使用预先训练的Inception_v4模型

时间:2017-03-22 19:42:43

标签: python machine-learning tensorflow classification tf-slim

https://github.com/tensorflow/models/tree/master/slim

这为Inception v1-4预训练模型的检查点提供了下载链接。但是,tar.gz只包含.ckpt文件。

在使用Inception v3 2012 [This link]的教程中,tar.gz包含用于分类的.pb和.pbtxt文件。

如何仅使用.ckpt文件生成相应的.pb和.pbtxt文件? 要么 是否有使用.ckpt文件进行分类的替代方法?

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

即使我也在尝试inception_v4模型。在我的搜索过程中,我能够找到包含权重的检查点文件。因此,为了使用它,需要从inception_v4.py加载inception_v4图,并且需要从检查点文件恢复会话。以下代码将读取检查点文件并创建protobuf文件。

import tensorflow as tf
slim = tf.contrib.slim
import tf_slim.models.slim.nets as net
# inception_v3_arg_scope
import tf_slim
import inception_v4 as net
import cv2


# checkpoint file
checkpoint_file = '/home/.../inception_v4.ckpt' 

# Load Session
sess = tf.Session()
arg_scope = net.inception_v4_arg_scope()
input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, [None, 299, 299, 3])
with slim.arg_scope(arg_scope):
    logits, end_points = net.inception_v4(inputs=input_tensor)

saver = tf.train.Saver()
saver.restore(sess, checkpoint_file)
f = tf.gfile.FastGFile('./mynet.pb', "w")
f.write(sess.graph_def.SerializeToString())
f.close()

# reading the graph
#
with tf.gfile.FastGFile('./mynet.pb', 'rb') as fp:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(fp.read())

    with tf.Session(graph=tf.import_graph_def(graph_def, name='')) as sess:
    # op = sess.graph.get_operations()
    # with open('./tensors.txt', mode='w') as fp:
    #     for m in op:
    #     #     print m.values()
    #         fp.write('%s \n' % str(m.values()))
    cell_patch = cv2.imread('./car.jpg')
    softmax_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('InceptionV4/Logits/Predictions:0')
    predictions = sess.run(softmax_tensor, {'Placeholder:0': cell_patch})

但上面的代码不会给你预测。因为我在向图表提供输入时遇到问题。但是使用检查点文件可能是一个很好的起点。

从以下链接checkpoints

下载检查点
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