Ejemplos de get_model_name en Python

Lenguaje de programación: Python

Namespace/Package Name: image2seq

Método / Función: get_model_name

Ejemplos en hotexamples.com: 2

Python get_model_name - 2 ejemplos encontrados. Estos son los ejemplos en Python del mundo real mejor valorados de image2seq.get_model_name extraídos de proyectos de código abierto. Puedes valorar ejemplos para ayudarnos a mejorar la calidad de los ejemplos.

Ejemplo n.º 1

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# Model Setup                                                               #
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logging.info("MODEL SETUP - Tensorflow version".format(tf.__version__))
logging.info("MODEL SETUP - Validation Script - train_full.py")
from tensorflow.python.client import device_lib

logging.info("MODEL SETUP - CUDA VISIBLE DEVICES {}".format(
    device_lib.list_local_devices()))
# tf.compat.v1.debugging.assert_equal(True, tf.test.is_gpu_available())
# tf.compat.v1.debugging.assert_equal(True, tf.test.is_built_with_cuda())

image2seq = EDAXUMLP()
logging.info("MODEL SETUP - image2seq model {} instantiated".format(
    image2seq.get_model_name()))
logging.info("MODEL SETUP - log file = "
             "image2seq/logs/evaluate_log_{}_{}{}.txt".format(
                 date, hour, minute))

# Parameter options #########################################################
# CSV file of images to import
# images_seqs_csv = "/graphs/0816_retinanet_1x1_demo/cropped/stage2_train.txt"
# train_info_csv = "/graphs/0816_retinanet_1x1_demo/cropped/stage2_train.txt"
images_seqs_csv = "/graphs/0828_retinanet_1x1_demo/cropped/stage2_train.txt"
train_info_csv = "/graphs/0828_retinanet_1x1_demo/cropped/stage2_train.txt"

# Data config
batch_size = 22
logging.info("MODEL SETUP - Batch size {}".format(batch_size))

Ejemplo n.º 2

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# Model Setup                                                               #
#############################################################################
logging.info("MODEL SETUP - Training Script - train.py")
from tensorflow.python.client import device_lib
logging.info("MODEL SETUP - CUDA VISIBLE DEVICES {}".format(
    device_lib.list_local_devices()))
tf.compat.v1.debugging.assert_equal(True, tf.test.is_gpu_available())
tf.compat.v1.debugging.assert_equal(True, tf.test.is_built_with_cuda())

image2seq = EDAXUMLP(image_embedding_dim=256,
                     token_embedding_dim=8,
                     decoder_hidden_dim=512,
                     mlp_hidden_dim=256)
logging.info("MODEL SETUP - image2seq model {} instantiated".format(
    image2seq.get_model_name()))
logging.info(
    "MODEL SETUP - log file = image2seq/logs/train_log_{}_{}{}.txt".format(
        date, hour, minute))

# Parameter options #########################################################
# CSV file of images to import
# images_seqs_csv = "/test_data/stage2_data_train/stage2_train.txt"
images_seqs_csv = "/stage2_data_train_1x1/stage2_train.txt"
train_info_csv = "/stage2_data_train_1x1/stage2_train_info.txt"

# Data config
batch_size = 256
logging.info("MODEL SETUP - Batch size {}".format(batch_size))

# Optimizer selection