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a75e870b
编写于
10月 30, 2020
作者:
A
Abdullah Rashwan
提交者:
A. Unique TensorFlower
10月 30, 2020
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电子邮件补丁
差异文件
Internal change
PiperOrigin-RevId: 339917189
上级
08d3c799
变更
2
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
2 changed file
with
28 addition
and
1 deletion
+28
-1
official/vision/beta/configs/image_classification.py
official/vision/beta/configs/image_classification.py
+3
-1
official/vision/beta/tasks/image_classification.py
official/vision/beta/tasks/image_classification.py
+25
-0
未找到文件。
official/vision/beta/configs/image_classification.py
浏览文件 @
a75e870b
...
...
@@ -15,7 +15,7 @@
# ==============================================================================
"""Image classification configuration definition."""
import
os
from
typing
import
List
from
typing
import
List
,
Optional
import
dataclasses
from
official.core
import
config_definitions
as
cfg
from
official.core
import
exp_factory
...
...
@@ -63,6 +63,8 @@ class ImageClassificationTask(cfg.TaskConfig):
validation_data
:
DataConfig
=
DataConfig
(
is_training
=
False
)
losses
:
Losses
=
Losses
()
gradient_clip_norm
:
float
=
0.0
init_checkpoint
:
Optional
[
str
]
=
None
init_checkpoint_modules
:
str
=
'all'
# all or backbone
@
exp_factory
.
register_config_factory
(
'image_classification'
)
...
...
official/vision/beta/tasks/image_classification.py
浏览文件 @
a75e870b
...
...
@@ -14,6 +14,7 @@
# limitations under the License.
# ==============================================================================
"""Image classification task definition."""
from
absl
import
logging
import
tensorflow
as
tf
from
official.core
import
base_task
from
official.core
import
input_reader
...
...
@@ -46,6 +47,30 @@ class ImageClassificationTask(base_task.Task):
l2_regularizer
=
l2_regularizer
)
return
model
def
initialize
(
self
,
model
:
tf
.
keras
.
Model
):
"""Loading pretrained checkpoint."""
if
not
self
.
task_config
.
init_checkpoint
:
return
ckpt_dir_or_file
=
self
.
task_config
.
init_checkpoint
if
tf
.
io
.
gfile
.
isdir
(
ckpt_dir_or_file
):
ckpt_dir_or_file
=
tf
.
train
.
latest_checkpoint
(
ckpt_dir_or_file
)
# Restoring checkpoint.
if
self
.
task_config
.
init_checkpoint_modules
==
'all'
:
ckpt
=
tf
.
train
.
Checkpoint
(
**
model
.
checkpoint_items
)
status
=
ckpt
.
restore
(
ckpt_dir_or_file
)
status
.
assert_consumed
()
elif
self
.
task_config
.
init_checkpoint_modules
==
'backbone'
:
ckpt
=
tf
.
train
.
Checkpoint
(
backbone
=
model
.
backbone
)
status
=
ckpt
.
restore
(
ckpt_dir_or_file
)
status
.
expect_partial
().
assert_existing_objects_matched
()
else
:
assert
"Only 'all' or 'backbone' can be used to initialize the model."
logging
.
info
(
'Finished loading pretrained checkpoint from %s'
,
ckpt_dir_or_file
)
def
build_inputs
(
self
,
params
,
input_context
=
None
):
"""Builds classification input."""
...
...
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