如何使用tensorflow的retrain.py重新训练多个初始实例
如何使用tensorflow的retrain.py重新训练多个初始实例
提问于 2018-02-09 00:26:58
我正在构建一个应用程序，允许用户通过GUI重新培训初始阶段。目前，我基本上正在研究tensorflow的image_retrain示例，它找到了这里，并构建了一个作为前端的GUI。我不知道实际训练的神经网络存储在哪里，也不知道如何训练它的多个实例。output_graph参数似乎默认为/tmp/output_graph.pb，但我不知道这是经过训练的网络本身还是其他什么东西(我对tensorflow不太了解)。我也希望所有的东西只能存储在我的应用程序运行的目录中。我目前还在克隆整个tensorflow github存储库，我想知道是否只需要retrain.py文件和label_image.py文件。以下是我的问题：
- 输出图是什么？
- 如何存储多个经过再培训的初始实例，每个实例都是针对特定类别集进行培训的？
- 我需要克隆整个存储库吗？ 我使用python 3.5.2 64位和tensorflow 1.5.0版本在windows上运行
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发布于 2018-02-09 02:23:24
- 输出图是存储网络本身的位置。
- 为初始实例创建一个目录。在主目录中创建瓶颈目录。在运行
--output_graph /path/to/main/dir/output_graph.pb --bottleneck_dir /path/to/main/dir/bottleneck_dir --output_labels /path/to/main/dir/output_labels.txt时使用附加参数retrain.py。 然后，在运行label_image.py时，应该有如下所示的附加参数：--graph /path/to/main/dir/output_graph.pb --labels=/path/to/main/dir/output_labels.txt和其他基于tensorflow教程的参数 - 不，你只需要
retrain.py和label_image.py
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