TF-slim - Githubissues

TF-Slim은 텐서플로를 가볍게 사용할 수 있는 텐서플로의 확장된 추상화 라이브러리이며, 복잡한 모델을 빠르고 직관적으로 정의하고 학습할 수 있다. TF-Slim은 텐서플로 내에 포함되어 있으므로 별도의 설치를 하지 않아도 된다.

TF-Slim의 추상화는 모두 CNN에 관한 것이다. CNN의 경우 동일한 Convolution Layer을 여러번 재사용하는 boilerplate code가 많다. 이러한 코드가 많을 경우 모델이 복잡해질 뿐만아니라 가독성 또한 떨어지게 된다. TF-Slim은 이러한 복잡한 CNN 모델을 깔끔하게 작성할 수 있게 해준다.

그리고, TF-Slim은 자체적인 모델을 생성하고 학습할 수 있을 뿐만아니라, VGGNet, AlexNet, Inception, ResNet 등 대표적인 CNN 모델들의 사전 학습된 파라미터들을 제공하기 때문에 쉽게 fine tuning 가능하다.

TFRecord format 변환 코드 제공

ImageNet 데이터만 빼고 다른 Datasets는 제공되는 코드에서 바로 다운로드 받고 자동으로 레이블 생성 및 TFRecord format으로 변환 된다. TFRecord 포멧은 이미지 한장 한장 읽어서 학습에 사용될 경우 FILE I/O에 많은 시간이 걸려 학습 시간도 오뢔걸린다. 그 FILE I/O에 들어가는 시간을 거의 없에기 위해서 이미지를 한데 묶어 Binary 형태의 큰 덩어리 파일로 생성 시켜 버린다.

Traning 기능 제공

제공 되는 네트워크를 이용해 새롭게 학습을 시킬 수도 있고, 이미 만들어진 모델에 새 이미지를 학습 시킬수도 있다. 학습 중간에 학습되는 모델 결과들이 업데이트 되기 때문에 다른 설정 코드 추가 없이 Tensor Board로 바로 확인할 수 있다.

sejongresearch / RecycleClassification

TF-slim #8