DEEPLAB V3+代码解读前置

本文主要是介绍DEEPLAB V3+代码解读前置，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

因为代码使用低阶api写的，一点都不配合官方推广estimator以及keras的心情。官方的一些教程，包括最基本的指南下的内容

1. 主要包括导入数据
2. 低阶api两个部分：https://www.tensorflow.org/deploy/distributed
3. 以及MonitoredTrainingSessionhttps://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/MonitoredTrainingSession用来训练
4. 由于使用了slim，所以需要寻找slim教程：

代码使用的是research的slim, 由于slim基本改变的你写卷积的方式，所以一定要看，比如slim的卷积：

              image_feature = slim.avg_pool2d(features, [pool_height, pool_width],model_options.image_pooling_stride, padding='VALID')

首先要先安装slim，保证你的import成功即可,不过有个网络的import有可能需要额外的安装（官方也提到了）

这篇关于DEEPLAB V3+代码解读前置的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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