Tensorflow 模型动物园？
Tensorflow model zoo?
对我来说，caffe 的主要优势之一是可以在自由分布的预训练模型上进行迁移学习。
有没有地方可以从 papers/competitions 获得张量流格式的训练模型？
如果没有，是否可以将现有的 caffe（或任何其他）模型转换为 tensorflow 模型？
您可能会使用 caffe to tensorflow model converter to convert model zoo models. If you try it and report back, it would be great to know. There's a potential issue with converting maxpooling and padding，但它似乎适用于许多型号。
截至目前，官方 TF github 页面有一个 list with the group of models. Also you can use keras.applications 有预训练模型。
有几种使用 Tensorflow 进行迁移学习的方法，其中一些结合了 TF Slim 和自定义代码，但是有一个非常好的预训练 Tensorflow 模型集合 Tensornets，其中包含几乎所有流行的模型及其预训练权重
在 TFlow 中有多种方法可以进行迁移学习。
第一个解决方案是在检查点上写下 save/load。但是，与 TF 1.0 和 TF 2.0 存在不兼容问题
另一种是在 TF 之上使用一些预框架，其中一些是：
TFLayers：TF 特定：TF Slim
MLModels：跨平台模型动物园：MLmodels
对我来说，caffe 的主要优势之一是可以在自由分布的预训练模型上进行迁移学习。
有没有地方可以从 papers/competitions 获得张量流格式的训练模型？
如果没有，是否可以将现有的 caffe（或任何其他）模型转换为 tensorflow 模型？
您可能会使用 caffe to tensorflow model converter to convert model zoo models. If you try it and report back, it would be great to know. There's a potential issue with converting maxpooling and padding，但它似乎适用于许多型号。
截至目前，官方 TF github 页面有一个 list with the group of models. Also you can use keras.applications 有预训练模型。
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在 TFlow 中有多种方法可以进行迁移学习。 第一个解决方案是在检查点上写下 save/load。但是，与 TF 1.0 和 TF 2.0 存在不兼容问题
另一种是在 TF 之上使用一些预框架，其中一些是： TFLayers：TF 特定：TF Slim MLModels：跨平台模型动物园：MLmodels