Question

我试图在我自己的数据上微调/重新训练InceptionV1模型。我能够

使用this将图像数据转换为TFR格式数据。
将转换后的数据传递给 finetune_inception_v1_on_flowers

根据上面的脚本文件完成培训和评估，我在这里附上日志。

INFO:tensorflow:global step 1000: loss = 0.1833 (20.37 sec/step) INFO:tensorflow:Stopping Training. 
INFO:tensorflow:Finished training! Saving model to disk. INFO:tensorflow:Scale of 0 disables regularizer. 
WARNING:tensorflow:From eval_image_classifier.py:157: streaming_recall_at_k (from tensorflow.contrib.metrics.python.ops.metric_ops) is deprecated and will be removed after 2016-11-08. Instructions for updating: Please use streaming_sparse_recall_at_k, and reshape labels from [batch_size] to [batch_size, 1]. 
    INFO:tensorflow:Evaluating /tmp/flowers-models/inception_v1/all/model.ckpt-1000 
    INFO:tensorflow:Starting evaluation at 2017-04-26-14:59:28 INFO:tensorflow:Restoring parameters from /tmp/flowers-models/inception_v1/all/model.ckpt-1000 
    INFO:tensorflow:Evaluation [1/4] 
    INFO:tensorflow:Evaluation [2/4] 
    INFO:tensorflow:Evaluation [3/4] 
    INFO:tensorflow:Evaluation [4/4] 
    2017-04-26 20:30:23.505265: I tensorflow/core/kernels/logging_ops.cc:79] eval/Recall_5[1] 
    2017-04-26 20:30:23.505420: I tensorflow/core/kernels/logging_ops.cc:79] eval/Accuracy[1] 
    INFO:tensorflow:Finished evaluation at 2017-04-26-15:00:23

4.培训过程产生了许多检查点，两个graph.pbtxt文件。我在冻结工具中使用了最新的checkpoint和graph.pbtxt文件并生成了一个.pb文件，根据讨论here，我使用了以下参数

- input_graph = / .. / .. / graph.pbtxt

- output_node_names = InceptionV1 / Logits /预测/使用SoftMax

现在我正在尝试在tensorflow演示应用程序中使用.pb文件，通过在tensorflow演示android应用程序中对ClassifierActivity.java进行一些更改，它向我显示错误，

没有名为[输入]的操作在图表“
中

以下是我对ClassifierActivity.java所做的更改

private static final int INPUT_SIZE = 224; // 224 // 299

private static final int IMAGE_MEAN = 117; // 117 // 128

private static final float IMAGE_STD = 1; // 1 // 128

private static final String INPUT_NAME =“input”; // input

private static final String OUTPUT_NAME =“InceptionV1 / Logits / Predictions / Softmax”; // output

private static final String MODEL_FILE =“file：///android_asset/frozen_1000_graph.pb”; // tensorflow_inception_graph

private static final String LABEL_FILE =“file：///android_asset/labels.txt”; // imagenet_comp_graph_label_strings

正如上面的讨论链接中所建议的那样，我在freeze_1000_graph.pb上尝试了Summarize graph工具并获得了以下输出。

没有发现任何输入。没有发现任何变数。找到1个可能的输出：（名称= InceptionV1 / Logits / Predictions / Softmax，op = Softmax）找到 5598451（5.60M）const参数，0（0）可变参数和114 control_edges使用的Op类型：472 Const，230 Mul，173 Add，172 Sub，116 身份，114 Sum，58 Reshape，58 Conv2D，57 Rsqrt，57 Relu，57 倒数，57平方，57平方差，57平均值，57 StopGradient， 13 MaxPool，9 ConcatV2,1 Squeeze，1 RandomUniform，1 Softmax，1 RealDiv，1 QueueDequeueV2,1 Floor，1 FIFOQueueV2,1 BiasAdd，1 AvgPool。

请帮助我了解我如何解决此问题。

Answer 1

Here是创建的网络的输入，因此如果您可以添加 images = tf.identity（images，name =＆＃39;输入＆＃39;）将张量命名为网络。

在精确调整/重新训练inceptionV1苗条模型

1 个答案: