Question

此问题的更准确描述是，当is_training未明确设置为true时，MobileNet会表现不佳。我指的是TensorFlow在其模型库https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/nets/mobilenet_v1.py中提供的MobileNet。

这就是我创建网络的方式（phase_train = True）：

with slim.arg_scope(mobilenet_v1.mobilenet_v1_arg_scope(is_training=phase_train)):
        features, endpoints = mobilenet_v1.mobilenet_v1(
            inputs=images_placeholder, features_layer_size=features_layer_size, dropout_keep_prob=dropout_keep_prob,
            is_training=phase_train)

我正在训练一个识别网络，而在训练时我会对LFW进行测试。我在培训期间获得的结果随着时间的推移而得到改善并获得了良好的准确性。

在部署之前，我冻结了图表。如果我使用is_training = True冻结图形，我在LFW上获得的结果与训练期间相同。但是，如果我设置is_training = False，我会得到像网络天堂一样的训练结果......

这种行为实际上发生在其他网络上，例如Inception。

我倾向于认为我错过了一些非常基本的东西，这不是TensorFlow中的错误......

任何帮助都将不胜感激。

添加更多代码......

这就是我准备培训的方式：

images_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, image_size, image_size, 1), name='input')
labels_placeholder = tf.placeholder(tf.int32, shape=(None))
dropout_placeholder = tf.placeholder_with_default(1.0, shape=(), name='dropout_keep_prob')
phase_train_placeholder = tf.Variable(True, name='phase_train')

global_step = tf.Variable(0, name='global_step', trainable=False)

# build graph

with slim.arg_scope(mobilenet_v1.mobilenet_v1_arg_scope(is_training=phase_train_placeholder)):
    features, endpoints = mobilenet_v1.mobilenet_v1(
        inputs=images_placeholder, features_layer_size=512, dropout_keep_prob=1.0,
        is_training=phase_train_placeholder)

# loss

logits = slim.fully_connected(inputs=features, num_outputs=train_data.get_class_count(), activation_fn=None,
                              weights_initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1),
                              weights_regularizer=slim.l2_regularizer(scale=0.00005),
                              scope='Logits', reuse=False)

tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy(labels=labels_placeholder, logits=logits,
                                       reduction=tf.losses.Reduction.MEAN)

loss = tf.losses.get_total_loss()

# normalize output for inference

embeddings = tf.nn.l2_normalize(features, 1, 1e-10, name='embeddings')

# optimizer

optimizer = tf.train.AdamOptimizer()
train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=global_step)

这是我的火车步骤：

batch_data, batch_labels = train_data.next_batch()
feed_dict = {
    images_placeholder: batch_data,
    labels_placeholder: batch_labels,
    dropout_placeholder: dropout_keep_prob
}
_, loss_value = sess.run([train_op, loss], feed_dict=feed_dict)

我可以添加冻结图表的代码，但这并不是必需的。它足以使用is_train = false构建图形，加载最新检查点并在LWF上运行评估以重现问题。

更新...

我发现问题出在批量规范化层中。它足以将此图层设置为is_training = false以重现问题。

在找到之后我找到的参考文献：

http://ruishu.io/2016/12/27/batchnorm/

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/10118

Batch Normalization - Tensorflow

一旦我有一个经过测试的解决方案，将使用解决方案进行更新。

Answer 1

所以我找到了解决方案。主要使用此参考：http://ruishu.io/2016/12/27/batchnorm/

从链接：

注意：当is_training为True时，需要更新moving_mean和moving_variance，默认情况下update_ops放在tf.GraphKeys.UPDATE_OPS中，因此需要将它们作为依赖项添加到train_op中，例如：

update_ops = tf.get_collection（tf.GraphKeys.UPDATE_OPS）if update_ops：updates = tf.group（* update_ops）total_loss = control_flow_ops.with_dependencies（[updates]，total_loss）

直截了当，而不是像这样创建优化器：

optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate)
train_op = optimizer.minimize(total_loss, global_step=global_step)

这样做：

update_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)
with tf.control_dependencies(update_ops):
    optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate)
    train_op = optimizer.minimize(total_loss, global_step=global_step)

这将解决问题。

Answer 2

is_training不应该有此效果。我需要查看更多代码来了解正在发生的事情，但是当你将is_training设置为false时，可能由于可变范围重用问题而导致变量名称不匹配。

将is_training设置为false时，MobileNet不可用

2 个答案: