深度學習實戰(3)-打造自己的影象識別模型
阿新 • • 發佈:2019-01-03
這個筆記弄的我難受,推薦觀看者還是看原書吧............
用VGG16作為例子
簡單介紹:如何使用,去掉尾部,保留引數初始值
如何訓練
資料準備
檔案轉換
data_convert.py原始碼:
# coding:utf-8 from __future__ import absolute_import import argparse import os import logging from src.tfrecord import main def parse_args(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('-t', '--tensorflow-data-dir', default='pic/') parser.add_argument('--train-shards', default=2, type=int) parser.add_argument('--validation-shards', default=2, type=int) parser.add_argument('--num-threads', default=2, type=int) parser.add_argument('--dataset-name', default='satellite', type=str) return parser.parse_args() if __name__ == '__main__': logging.basicConfig(level=logging.INFO) args = parse_args() args.tensorflow_dir = args.tensorflow_data_dir args.train_directory = os.path.join(args.tensorflow_dir, 'train') args.validation_directory = os.path.join(args.tensorflow_dir, 'validation') args.output_directory = args.tensorflow_dir args.labels_file = os.path.join(args.tensorflow_dir, 'label.txt') if os.path.exists(args.labels_file) is False: logging.warning('Can\'t find label.txt. Now create it.') all_entries = os.listdir(args.train_directory) dirnames = [] for entry in all_entries: if os.path.isdir(os.path.join(args.train_directory, entry)): dirnames.append(entry) with open(args.labels_file, 'w') as f: for dirname in dirnames: f.write(dirname + '\n') main(args)
使用Tensorflow Slim微調模型
下載Slim的原始碼:git clone https://github.com/tensorflow/models.git
slime框架架構