我一直在学习转移学习的模型,如先启4和先启resnet 2。找到一些使用瓶颈的项目,一些使用tfrecords存储训练图像。当使用这两种方法重新训练具有相同数据的初始v4模型时,瓶颈给出了95%的准确度,而tfrecord只给出了75%。但是,所有新项目似乎都使用tfrecords作为数据,并使用.ckpt格式来存储模型。有人能给我解释一下有什么区别,哪种比较好呢
如果使用大型数据集,使用二进制文件格式存储数据可能会对导入管道的性能产生重大影响。因此,它将影响您的模型培训时间。
通过使用tfrecords,可以存储序列数据。例如,一系列数据。此外,可以轻松地组合多个数据集,并与库提供的数据导入和预处理功能无缝集成。
有关tfrecords的详细信息,请参阅 link .
