可视化Google Inception V3模型的网络结构

深度学习涉及到图像就少不了CNN模型,前面我做过几个关于图像的练习,使用的CNN网络也不够”Deeper”。我在做对象检测练习( Object Detection)时,需要用到更复杂的网络结构。本帖就使用TensorBoard看看Inception V3模型的网络结构。

Inception (GoogLeNet)是Google 2014年发布的Deep Convolutional Neural Network,其它几个流行的CNN网络还有QuocNetAlexNetBN-Inception-v2VGGResNet等等。

Inception V3模型源码定义:tensorflow/contrib/slim/python/slim/nets/inception_v3.py

训练大的网络模型很耗资源,幸亏TensorFlow支持分布式:

TensorBoard可视化Inception V3模型

import tensorflow as tf
import os
import tarfile
import requests
 
inception_pretrain_model_url = 'http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception-2015-12-05.tgz'
 
# 下载inception pretrain模型
inception_pretrain_model_dir = "inception_pretrain"
if not os.path.exists(inception_pretrain_model_dir):
	os.makedirs(inception_pretrain_model_dir)
 
filename = inception_pretrain_model_url.split('/')[-1]
filepath = os.path.join(inception_pretrain_model_dir, filename)
 
if not os.path.exists(filepath):
	print("开始下载: ", filename)
	r = requests.get(inception_pretrain_model_url, stream=True)
	with open(filepath, 'wb') as f:
		for chunk in r.iter_content(chunk_size=1024):
			if chunk:
				f.write(chunk)
 
print("下载完成, 开始解压: ", filename)
tarfile.open(filepath, 'r:gz').extractall(inception_pretrain_model_dir)
 
# TensorBoard log目录
log_dir = 'inception_log'
if not os.path.exists(log_dir):
	os.makedirs(log_dir)
 
# 加载inception graph
inception_graph_def_file = os.path.join(inception_pretrain_model_dir, 'classify_image_graph_def.pb')
with tf.Session() as sess:
	with tf.gfile.FastGFile(inception_graph_def_file, 'rb') as f:
		graph_def = tf.GraphDef()
		graph_def.ParseFromString(f.read())
		tf.import_graph_def(graph_def, name='')
	writer = tf.train.SummaryWriter(log_dir, sess.graph)
	writer.close()

使用TensorBoard查看Graph:

1

$tensorboard--logdirinception_log

浏览器访问:http://127.0.0.1:6006

Share the post "可视化Google Inception V3模型的网络结构"

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏机器之心

教程 | 如何利用TensorFlow.js部署简单的AI版「你画我猜」图像识别应用

我们将使用卷积神经网络(CNN)来识别不同类型的手绘图像。这个卷积神经网络将在 Quick Draw 数据集(https://github.com/google...

36540
来自专栏文武兼修ing——机器学习与IC设计

harr特征加级联分类器的目标检测系统1.识别系统架构2.训练方法3.加速方法4.代码实践参考文献

19930
来自专栏深度学习那些事儿

TensorFlow中滑动平均模型介绍

其中a的取值范围[0,1],具体就是:本次滤波结果=(1-a)*本次采样值+a*上次滤波结果,采用此算法的目的是:

52590
来自专栏大数据智能实战

基于tensorflow 1.0的图像叙事功能测试(model/im2txt)

作为多模态数据处理的经典,图像自动打标签(图像叙事功能)一直是一项非常前沿的技术,涉及到机器视觉,自然语言处理等模块。 幸运的是,谷歌基于tensorflow将...

65160
来自专栏AI科技评论

开发 | 深度神经网络可视化工具集锦

AI 科技评论按:原文作者zhwhong,载于作者的个人博客,经授权发布。 TensorBoard:TensorFlow集成可视化工具 GitHub官方项目...

39660
来自专栏AI研习社

Github 项目推荐 | 用 TensorFlow 实现基于 GAN 的极限图像压缩框架

本库是用 TensorFlow 实现的基于 GAN 的极限图像压缩框架。该方法由 Agustsson 等人开发,该方法非常有趣,详细信息请查阅论文:

19020
来自专栏云时之间

对于问题的简单定义

学习此部分的目的:发现在没有单独的行动可以解决问题的时候,机器如何找到一个行动序列达到他的目标;在这部分中,通过讨论一些无信息的通用搜索算法,来比较各部分算法的...

30350
来自专栏数据派THU

手把手教你用Keras进行多标签分类(附代码)

本文将通过拆解SmallVGGNet的架构及代码实例来讲解如何运用Keras进行多标签分类。

7.7K110
来自专栏杨熹的专栏

了解 Sklearn 的数据集

学习资料:大家可以去莫烦的学习网站学到更多的知识。 学习资料: 相关代码 更多可用数据 网址 ---- ? 今天来看 Sklearn 中的 data s...

35480
来自专栏图形学与OpenGL

实验四 二维几何变换

10920

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券