classification-tf2

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训练完直接测试和导入模型进行测试的结果差很多，为什么？

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up你好，十分感谢你的工作。我有一个小问题，我用train.py进行训练完后直接进行预测，得到的测试集分类acc很高，但当我把训练时模型的权值保存下来，之后导入一个相同的模型，把权值文件加载到模型中去再次进行预测时，发现效果极差。百思不得其解，恳求大佬解答。 注：直接预测与重新导入模型后再预测，这两个过程中对测试集采用的图像预处理方式一样。而且我对保存下来的所有权值都进行实验过之后，没有能达到与训练完直接测试相同的水平的

qianxun829

请问怎么保存验证集精度最高的权重呢

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upyp,请问怎么保存验证集精度最高的权重呢.

11wswhl

关于预训练时需要冻结的层数

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大佬你好，我是深度学习小白。想请教你一个问题，在使用预训练权重时，怎么确定需要冻结的层数，例如在使用本代码中resnet的权重时，你是怎么确定冻结层数为173的？打扰了

qianxun829

nets文件夹下的vgg16中的两处num_classes都要改成classes，训练时才不会报错

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2243108785

求更新

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大佬，啥时候更新mobilev2呀

851610272

您好，请问tensorflow2 分类中对单张图片的预测分类时间怎么获得呢？

tianruitao

大佬大佬，帮帮忙

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开多线程训练的时候，内存持续上升，这是咋回事

851610272