在做模型微调时,有两个windows批处理文件均执行不下去,请问是为什么?

第一个如下:
图片说明
第二个如下:
图片说明

0

4个回答

在控制台中运行你这个程序,看报什么错误。protoc不是windows内置的命令,你是不是下载安装了这个库,并且放在了path路径下。
另外你python环境是否正确,包是不是齐全,调用语法有没有错误。具体根据错误信息去排错。

0

windows批处理文件没接触过,格式有问题吗?

0

会有什么提示吗 能贴图出来吗

0
fjfdg666
for for 错误提示给出来了,你看一看
10 个月之前 回复

我提问问题的水平有待提高哈哈
下面是批处理文件:
图片说明
下面是执行的错误提示:
图片说明

0
Csdn user default icon
上传中...
上传图片
插入图片
抄袭、复制答案,以达到刷声望分或其他目的的行为,在CSDN问答是严格禁止的,一经发现立刻封号。是时候展现真正的技术了!
其他相关推荐
模型微调
  什么是模型的微调? 使用别人训练好的网络模型进行训练,前提是必须和别人用同一个网络,因为参数是根据网络而来的。当然最后一层是可以修改的,因为我们的数据可能并没有1000类,而只有几类。把最后一层的输出类别和层的名称改一下就可以了。用别人的参数、修改后的网络和自己的数据进行训练,使得参数适应自己的数据,这样一个过程,通常称之为微调(fine tuning).  微调时候网络参数是...
你的计划为什么执行不下去 怎么破
分享一下我老师大神的人工智能教程!零基础,通俗易懂!http://blog.csdn.net/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识,造福人民,实现我们中华民族伟大复兴!                &a
在Caffe上利用自己的数据集进行微调
参照http://blog.csdn.net/u012878523/article/details/41698209的说明,完成了在caffe上利用自己的数据集进行微调,现在将整个过程记录如下。一.准备数据集 1.准备原始数据集 数据集中包括训练集和测试集。我是在caffe-windows主目录下新建了lp文件夹,里面有train和val两个文件夹。train里面又有pos_train和
权限问题引起的批处理文件执行不了
为了开发方便,自己开发了个ih
windows 批处理文件
1.简单的描述 1.批处理文件是一个文本文件,这个文件的每一行都相当于dos的一个命令行 2.可以使用简单的if else的流程语句和简单的循环语句 3.C盘根目录下的AUTOEXEC.BAT批处理文件会开机自启动 2.常用命令 echo 显示字符 echo off表示在此语句后所有运行的命令都不显示命令行本身  @加载命令前表示不显示词条命令 call 调用另一个批处理文件 p...
用tf.slim微调vgg模型时遇到的小坑
首先,我进行微调的时候,代码并非slim提供的train_image_classifier.py,而是自己的代码,我查了slim中的代码,应该是不会出现我文中的问题。 我是在微调完inception模型后,修改代码,想要微调vgg,但是出现如下错误 好象是Prediction出现问题了,追代码,追到vgg的模型定义 其中并没有定义prediction 加上predictio
深度学习—— caffe下进行微调finetune
一、引言 一直以来就很纠结finetune,其意思就是已知别人已经训练好的的模型和网络结构,自己的数据较小,而任务基本相同,想在其基础之上进行训练成自己的模型,这样,弥补了自己数据量小的缺点,也即是微调。这样,要应用已训练好的模型进行初始化进行训练,并且应用其网络结构。   二、步骤  1.准备数据,我们还用上面博客所提提供的五类数据,不过,要将32×32,修改成256×256以满足我们下
Win7系统执行bat批处理文件显示乱码该如何解决?
在使用win7系统的时候,我们经常会使用bat批处理文件来执行一些比较多的命令进行操作,可是有win7系统用户在执行bat批处理文件的时候,中文却变成了乱码,这是怎么回事呢?该如何解决呢?下面小编就为大家分享一下Win7系统执行bat批处理文件显示乱码的解决方法。一起去看看吧!   其实原因很简单,是由于bat中的文字使用了UTF-8到导致。   解决方法:   1、右键点击Ba
Caffe 模型微调 的场景、问题、技巧以及解决方案
Caffe 模型微调 的场景、问题、技巧以及解决方案
DL开源框架Caffe | 模型微调 (finetune)的场景、问题、技巧以及解决方案
DL开源框架Caffe | 模型微调 (finetune)的场景、问题、技巧以及解决方案
深度学习-微调
在深度学习过程中,获取数据集后,在搭建自己的网络之前需要进行的是微调,通过别人现有的网络观察自己数据的实验结果,并在此基础上,初步确定自己网络的大体结构,其中微调的步骤主要有以下几步: 1)      获取已有网络的结构(prototxt)和网络参数(caffemodel),可以从网上下载经典的网络模型与网络结构 2)      准备好自己的数据集,一般情况下转换成为lmdb格式。 3)  
keras 微调模型
参考 此处  最近新down了一个源码,写的非常“精彩”,我之前的想法 他都用代码复现了,idea被复现 悔我不会写代码。。。但是想到一个新模型想在他的基础上训练看看结果,于是就掉入了 keras的坑。 下面一起来看看如何冻结前面的已训练好的层,只训练后面的模型吧。 看到 有方法说 通过trainable(布尔值)对特定层进行构造,使某一层不可被训练: frozen_layer = De...
Caffe windows 下进行(微调)fine-tune 模型
小菜最近一直在学习caffe。今天小菜主要介绍一下如何在Caffe上微调网络(ps:小菜中间也出现了许多问题,不过很感谢网上的一些前辈的无私奉献),一般比较经典的深度学习模型是别人训练好的模型,例如分类模型主要是针对Imagenet的数据集进行分类的。为了适应我们自己特定的新任务(小菜的任务是分类),一般来说我们自己需要做的方向,比如在一些特定的领域的识别分类中,我们很难拿到大量的数据。因为像在I
TensorFlow入门教程之6:模型微调(Finetune)
人工智能/机器学习/深度学习交流QQ群:116270156 也可以扫一扫下面二维码加入微信群,如果二维码失效,可以添加博主个人微信,拉你进群 模型微调主要包括以下两个过程: 构建图结构,截取目标张量,添加新层; 加载目标张量权重,训练新层,全局微调; 1. 构建图结构,截取目标张量,添加新层 这个步骤中的图结构,是通过“先构建图结构,再加载权重”方法得到的mobilenet计算图...
caffe finetune问题:按照网上的教程微调alexnet为什么loss一直是87.3365?
分类层的 num_output 和 标签的值域 不符合: a. 要知道imagenet是进行1000类的分类任务,我自己的数据是一个二分类,就一定要把最后‘fc8’InnerProduct的分类层的num_output: 2原来是1000,这个设成自己label的类别总数就可以。 b. 但是注意同时要修改train.prototxt和deploy.prototxt两个网络配置文件中的num_
关于运用inception-V3模型识别自己的图片时遇到的一个小问题
关于这个代码网上很多,以下是我贴的一段省略部分内容的代码: ............... proto_as_ascii = tf.gfile.GFile(label_lookup_path).readlines() node_id_to_uid = {} for line in proto_as_ascii: if line.startswith(' target_class:'): ...
VGG_face Caffe 微调(finetuing)详细教程(一)
引言 VGG Face Descriptor 是牛津大学VGG小组的工作,现在已经开源训练好的网络结构和模型参数,本文将基于此模型在caffe上使用其他的人脸数据进行模型微调,并验证微调结果。 一.额外的人脸数据集和预微调模型 要对训练好的模型进行微调,首先我们得自己准备额外的人脸数据。这里我选用IMM人脸数据库,该人脸数据库包括了240张人脸图片,共40个人(7女33男),每人6张人脸图片,每张...
深度学习学习笔记(一):模型微调fine-tune
深度学习中的fine-tuning 一. 什么是模型微调      1. 预训练模型      (1) 预训练模型就是已经用数据集训练好了的模型。      (2) 现在我们常用的预训练模型就是他人用常用模型,比如VGG16/19,Resnet等模型,并用大型数据集来做训练集,比如Imagenet, COCO等训练好的模型参数;       ( 3 )  正常情...
批处理文件*.bat打开后闪退的处理方法
今天早上在安装Tomcat,出现两个情况 1.尝试运行了Tomcat中bin目录下的startup.bat文件,出现闪退现象。 2.在进行myeclipse10的破解时,在运行破解程序的批处理文件时,也出现闪退现象。   针对上述两个情况,进行的处理: 一、针对情况1,是因为还没配置JDK的环境变量。 步骤:我的电脑(右键)->高级系统设置->环境变量->用户变量中点击新建->
yolov3模型微调相关
        这里记录一下关于yolov3做模型微调的相关命令. 首次训练都会加载预训练模型darknet53.conv.74,假如首次训练出了模型1,要在模型1的基础上finetuning模型2,当然前提是模型2与模型1之间网络结构没有发生变化,类别也没有增加.(类别增加的话我暂时还不太清楚)这个时候有两种解决方法: 1. 使用-clear命令 通过模型1训练出的backup或者fina...
迁移学习与微调的关系
迁移学习与微调的关系 来看一下CS231n对于迁移学习的解释吧。 在实际中,因为数据量小的缘故,很少有人会去从零开始去训练出一个CNN(train from scratch)。相反,普遍的做法都是在一个大的数据集上(比如ImageNet,包含120万张来自1000的类的数据集)进行预训练一个CNN模型,然后在这使用这个模型作为固定特征提取器或者网络的初始化权重应用在特定的任务中。主要的迁移
NLP最新迁移学习方法微调语言模型,可将误差减少超过20%
可以这样说,迁移学习已经促使计算机视觉领域发生了具有革命性的变化,但对于自然语言处理(NLP)中的现有方法来说,仍然需要从零开始对其进行针对于特定任务的修改和训练。我们提出了微调语言模型(Fine-tuned Language Models,FitLaM),这是一种有效的迁移学习方法,可以应用于NLP中的任何任务,并且引入一些关键技术以对现有最先进的语言模型进行微调。我们的方法在五个文本分类任务上...
TF-slim实现自己数据模型微调
参考: Fine-tuning a model from an existing checkpoint TF-Slim 实现模型迁移/微调 Tensorflow-pb保存与导入 迁移学习/fine-tuning Tensorflow-变量保存与导入 完整程序:点击这里 数据下载并转成tfrecord格式 $ DATA_DIR=/tmp/data/flowers $ CU...
使用TensorFlow Slim微调模型出错
在学习《21个项目玩转深度学习》这本书时,第三章使用TensorFlow Slim微调模型遇上了一个问题。 运行: python train_image_classifier.py \ --train_dir=satellite/train_dir \ --dataset_name=satellite \ --dataset_split_name=train \ --dat...
迁移学习和微调深度卷积神经网络
这是由几个部分组成的博客系列,我将在此系列中聊一聊我对深度学习的经验及认识。在第一部分,我讨论了不同的有代表性的框架的优劣,以及我选择 Theano(与 Lasagne)作为我的平台的原因。 第二部分是基于我将要在 2016 年度数据科学论坛(The Data Science Conference)上的发言内容整理的。我将在这部分讲解深度卷积神经网络(DCNN:Deep Convolut
windows中批处理文件
windos批处理脚本
模型微调fine-tuning
因为上一篇博客采用的数据集太少,直接利用模型进行训练其预测能力较弱,故在此需要采取fine-tuning的方案进行训练,微调的训练结果如下,效果显而易见。(所有包含文件都在链接:https://pan.baidu.com/s/1pJPGlhrQa305cneCwNvBWA 密码:domc)   具体微调过程如下: 数据集的准备以及均值文件的获取过程与上一篇的流程是一样的,同时需要下载一个...
你的计划为什么执行不下去?怎么破?
新的一年要开始了,各种总结,各种计划要来了,怎样才能让你的计划顺利执行下去呢?
空闲时cpu在做什么
对于大部分负载并不重的计算机而言,可以说CPU大部分的时间都是停留在"idle task"中,在Windows中从任管理器中可以看到大部分的CPU时间都停留在System Idle Process,如下图所示: 在Linux中,idle task并不是一个独立的线程,但是可以通过top指令查看CPU的idle比例: 总的来说,在Intel x86架构CPU中...
深度学习中预训练和微调的个人理解
pre-training就是把一个已经训练好的图像分类的模型的参数,应用到另一个类似任务上作为初始参数,这样之前训练模型的过程就叫做预训练,fine tuning就是在训练新任务的过程中慢慢调整参数叫做微调。 这种情况大多数应用于迁移学习当中,当新任务的数据量较小时,之前类似的任务数据量较多时,可以使用之前训练的参数作为初始参数来训练新任务。...
【深度学习-微调模型】使用Tensorflow Slim fine-tune(微调)模型
本文主要讲解在现有常用模型基础上,如何微调模型,减少训练时间,同时保持模型检测精度。 首先介绍下Slim这个Google公布的图像分类工具包,可在github链接:modules and examples built with tensorflow 中找到slim包。 上面这个链接目录下主要包含: official models(这个是用Tensorflow高层API做的例子模型集,建议初学...
caffe训练与微调时的区别
以AlexNet为例,当我们自己训练网络时,我们需要将第8层的网络结改为lr_mult:1,lr_mult:2,然后再去训练,并且我们需要修改第8层的名称;当我们微调时,需要将这两个参数分别乘以10,然后再去微调网络。 PS: 查看自己训练网络准确率的语句:./build/tools/caffe test -model=./data/gray1/train_val.prototxt -wei
caffe模型微调
转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 目前呢,caffe,theano,torch是当下比较流行的Deep Learning的深度学习框架,楼主最近也在做一些与此相关的事情。在这里,我主要介绍一下如何在Caffe上微调网络,适应我们自己特定的新任务。一般来说我们自己需要做的方向,比如在一些特定的
Windows写bat批处理文件执行java代码
脚本中需要指定三项内容: JDK的路径 使用的jar包,项目依赖的Jar包 main类,程序的入口 以下是bat文件中代码的一个示例 %命令行中编译依赖第三方jar包的java文件% %javac -cp ".;commons-io-2.6.jar" Commons_IODemo1.java% %命令行中运行依赖第三方jar包的java文件% %java -cp ".;commons-i
ava web开发 高并发处理
java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据)  一:高并发高负载类网站关注点之数据库  没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降。常用的
ARIMA模型拖尾截尾问题
什么是截尾和拖尾?(1)p阶自回归模型 AR(P) AR(p)模型的偏自相关函数PACF在p阶之后应为零,称其具有截尾性; AR(p)模型的自相关函数ACF不能在某一步之后为零(截尾),而是按指数衰减(或成正弦波形式),称其具有拖尾性。(2)q阶移动平均模型 MA(q) MA(q)模型的自相关函数ACF在q阶之后应为零,称其具有截尾性; MA(q)模型的偏自相关函数PACF不能在某一步之后为零(截...
deep learning 深度学习网络的微调
深度学习网络的微调
Caffe深度学习入门(5)—— caffenet 微调网络 训练自己的数据并测试训练的模型
微调网络,通常我们有一个初始化的模型参数文件,这里是不同于training from scratch,scrachtch指的是我们训练一个新的网络,在训练过程中,这些参数都被随机初始化,而fine-tuning,是我们可以在ImageNet上1000类分类训练好的参数的基础上,根据我们的分类识别任务进行特定的微调 这里我以一个车的识别为例,假设我们有1种车需要识别,我的任务对象是车,现在有Ima
SSD微调训练
本人根据下载的ssd_model比较,进行ssd模型微调训练,效果也比较好 借助blog:http://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/74011886 效果:
在 Windows server下计划任务无法正常执行bat批处理文件
在Windows server 2008下计划任务无法正常执行bat批处理文件的问题   windows server 2008 下计划任务执行批处理,总是提示执行成功, 但是批处理该输出的内容却没有输出, 解决办法: 如图:编辑任务 把批处理文件的起始位置加上如:在d:\aa.bat 那么起始位置就是:d:\  注:路径中不能有引号    原文:http://www.cnblogs...
文章热词 颜色模型 机器学习教程 Objective-C培训 交互设计视频教程 设计制作学习
相关热词 mysql关联查询两次本表 native底部 react extjs glyph 图标 坚持不下去 学习java windows学习大数据