TFLearn Alexnet为一定数量的课程定制

Question

我正在使用TFLearn中给出的Alexnet示例来训练我自己的图像数据集，即GroZi-120 database，因此我需要稍微更改它以输出120个类。

我对渐晕和深度学习并不是很熟悉，所以我不确定如何修改代码以正确输出与120个类相对应的分数。

我尝试将softmax行更改为：

network = fully_connected(network, 120, activation='softmax')

但这给了我错误

ValueError: Cannot feed value of shape (64, 17) for Tensor u'TargetsData/Y:0', which has shape '(?, 120)'

有人可以澄清这个/帮我弄清楚如何进行？ 提前谢谢！

Answer 1

在行中：

model.fit(X, Y, n_epoch=1000, validation_set=0.1, shuffle=True,
      show_metric=True, batch_size=64, snapshot_step=200,
      snapshot_epoch=False, run_id='alexnet_oxflowers17')

您似乎仍然将之前Y形状[batch_size, 17]投放到网络中。

您需要将X和Y替换为您自己的。