tensorflow重新训练模型文件

Question

我开始使用tensorflow并使用retrain.py来教它一些新类别 - 这很有效 - 但是我有一些问题：

在retrain.py的评论中，它说： “这会生成一个新的模型文件，可以由任何TensorFlow加载和运行 程序，例如label_image示例代码“ 但我还没找到保存这个新模型文件的位置？

另外：它确实包含整个模型，对吧？不只是再培训的部分？

感谢您清除此事

Answer 1

1）我想你可能想要保存新模型。 如果要在某个过程后保存模型，可以使用 saver.save(sess, 'directory/model-name', *optional-arg)。

查看https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/Saver

如果您按照纪元或您想要使用的任何尺度更改模型名称，您可以保存新模型（否则，它可能与之前保存的模型重叠）。

您可以通过搜索检查点＆＃39;，＆＃39; .index＆＃39;，＆＃39; .meta＆＃39;来找到保存的模型。

2）保存整个模型还是只保留一部分？ 这是你需要学习关于tf.session和储蓄者的一堆想法的部分。你可以保存整个或部分，它取决于你。再次，从上面的链接开始。道德之处在于，您将要保存的变量放在引用的列表中作为＆＃39; var_list＆＃39;在链接中，您只能为它们保存。当你回调它们时，你现在还需要指定模型中哪些变量对应于加载变量中的变量。

Answer 2

在运行retrain.py时，您可以提供--output_graph和--output_labels参数，这些参数指定保存图形的位置（默认为/tmp/output_graph.pb）和标签。您可以根据自己的要求进行更改。