这是代码
with tf.variable_scope(scope, 'resnet_v2', [inputs], reuse=reuse) as sc:
end_points_collection = sc.original_name_scope + '_end_points'
with slim.arg_scope([slim.conv2d, bottleneck, stack_blocks_dense],
outputs_collections=[end_points_collection]):
ValueError:('%s没有用@add_arg_scope装饰',('主要','瓶颈')) d:\ resnet \ main_resnet.py(219)resnet_v2() -> outputs_collections = [end_points_collection])
那么代码有什么问题?
答案 0 :(得分:0)
原谅我的愚蠢问题,只是在定义瓶颈之前用@add_arg_scope装饰函数
@add_arg_scope
def bottleneck():