Question

我按照以下Tensorflow教程在自己的班上重新训练了Inception V3。

https://www.tensorflow.org/hub/tutorials/image_retraining

到目前为止，一切工作都很好，我得到了可接受的最终测试准确性。但是，我想通过增加训练步骤来改善结果。我将模型训练了4000步，我想将其增加到8000步。我该如何做而又无需重新开始培训？

我已经阅读了许多有关保存和还原检查点的文档，但是我不明白如何使用它们。我是否应该修改retain.py以允许继续培训？如果是，我该怎么办？

谢谢您的帮助！

Answer 1

如this link中所述，

最简单的方法是--how_many_training_steps。默认为 4,000，但是如果您将其增加到8,000，它将训练两倍长。

要实现此目的，请运行命令

python retrain.py --image_dir ~/flower_photos --how_many_training_steps 8000

如果要获取所有可用参数的列表，请运行命令， python retrain.py -h。下面提到的是列表。

usage: retrain.py [-h] [--image_dir IMAGE_DIR] [--output_graph OUTPUT_GRAPH]
                  [--intermediate_output_graphs_dir INTERMEDIATE_OUTPUT_GRAPHS_DIR]
                  [--intermediate_store_frequency INTERMEDIATE_STORE_FREQUENCY]
                  [--output_labels OUTPUT_LABELS]
                  [--summaries_dir SUMMARIES_DIR]
                  [--how_many_training_steps HOW_MANY_TRAINING_STEPS]
                  [--learning_rate LEARNING_RATE]
                  [--testing_percentage TESTING_PERCENTAGE]
                  [--validation_percentage VALIDATION_PERCENTAGE]
                  [--eval_step_interval EVAL_STEP_INTERVAL]
                  [--train_batch_size TRAIN_BATCH_SIZE]
                  [--test_batch_size TEST_BATCH_SIZE]
                  [--validation_batch_size VALIDATION_BATCH_SIZE]
                  [--print_misclassified_test_images]
                  [--bottleneck_dir BOTTLENECK_DIR]
                  [--final_tensor_name FINAL_TENSOR_NAME] [--flip_left_right]
                  [--random_crop RANDOM_CROP] [--random_scale RANDOM_SCALE]
                  [--random_brightness RANDOM_BRIGHTNESS]
                  [--tfhub_module TFHUB_MODULE]
                  [--saved_model_dir SAVED_MODEL_DIR]
                  [--logging_verbosity {DEBUG,INFO,WARN,ERROR,FATAL}]
                  [--checkpoint_path CHECKPOINT_PATH]

如何增加Tensorflow的培训步骤？

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