对我来说，caffe的主要优点之一是可以在自由分布的预训练模型上进行转移学习。
是否有机会从张量流格式的论文/竞赛中获得训练有素的模型？
如果没有，是否有可能将现有的caffe（或任何其他）模型转换为张量流模型？
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您可以使用caffe to tensorflow model converter转换model zoo模型。如果您尝试并报告，那将是很好的知道。 converting maxpooling and padding存在潜在问题，但它似乎适用于许多模型。
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截至目前，官方TF github页面有一个list with the group of models。您也可以使用具有预训练模型的keras.applications。
答案 2 :(得分：0)
使用Tensorflow进行转移学习的方法有几种，其中一些结合了TF Slim和自定义代码，但是有非常好的预训练过的Tensorflow模型Tensornets集合，其中包含几乎所有流行的模型及其预训练的权重
答案 3 :(得分：0)