将批规范的is_training (TensorFlow)转换为False
将批规范的is_training (TensorFlow)转换为False
提问于 2017-09-30 00:14:49
我想在训练后将模型的is_training状态转换为False，我怎么能做到这一点？
net = tf.layers.conv2d(inputs = features, filters = 64, kernel_size = [3, 3], strides = (2, 2), padding = 'same')
net = tf.contrib.layers.batch_norm(net, is_training = True)
net = tf.nn.relu(net)
net = tf.reshape(net, [-1, 64 * 7 * 7]) #
net = tf.layers.dense(inputs = net, units = class_num, kernel_initializer = tf.contrib.layers.xavier_initializer(), name = 'regression_output')
#......
#after training
saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess, 'reshape_final.ckpt')
tf.train.write_graph(sess.graph.as_graph_def(), "", 'graph_final.pb')保存后，如何将批处理规范的is_training转换为False？
我试过像tensorflow batchnorm这样的关键词训练，tensorflow变化状态，但找不出如何去做。
编辑1：
由于@Maxim解决方案，它可以工作，但当我试图冻结图形时，还会出现另一个问题。
指挥：
python3 ~/.keras2/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/tools/freeze_graph.py --input_graph=graph_final.pb --input_checkpoint=reshape_final.ckpt --output_graph=frozen_graph.pb --output_node_names=regression_output/BiasAdd
python3 ~/.keras2/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/tools/optimize_for_inference.py --input frozen_graph.pb --output opt_graph.pb --frozen_graph True --input_names input --output_names regression_output/BiasAdd
~/Qt/3rdLibs/tensorflow/bazel-bin/tensorflow/tools/graph_transforms/transform_graph --in_graph=opt_graph.pb --out_graph=fused_graph.pb --inputs=input --outputs=regression_output/BiasAdd --transforms="fold_constants sort_by_execution_order fold_batch_norms fold_old_batch_norms"执行transform_graph后，会弹出错误消息。
“您必须使用dtype bool为占位符张量‘训练’提供一个值。”
我通过以下代码保存图表：
sess.run(loss, feed_dict={features : train_imgs, x : real_delta, training : False})
saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess, 'reshape_final.ckpt')
tf.train.write_graph(sess.graph.as_graph_def(), "", 'graph_final.pb')编辑2：
将占位符更改为变量有效，但转换后的图形不能由opencv加载。
变化
training = tf.placeholder(tf.bool, name='training')至
training = tf.Variable(False, name='training', trainable=False)回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2017-09-30 11:13:55
您应该为模式定义一个placeholder变量(可以是布尔值，也可以是字符串)，并在培训和测试期间将不同的值传递给session.run。样本代码：
x = tf.placeholder('float32', (None, 784), name='x')
y = tf.placeholder('float32', (None, 10), name='y')
phase = tf.placeholder(tf.bool, name='phase')
...
# training (phase = 1)
sess.run([loss, accuracy],
feed_dict={'x:0': mnist.train.images,
'y:0': mnist.train.labels,
'phase:0': 1})
...
# testing (phase = 0)
sess.run([loss, accuracy],
feed_dict={'x:0': mnist.test.images,
'y:0': mnist.test.labels,
'phase:0': 0})您可以在这个职位中找到完整的代码。
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