Tensorflow：使用预训练以来模型

我想用这些预训练tensorflow的车型之一：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/slim Tensorflow：使用预训练以来模型

加载inceptionv4模型后，我有问题，一些测试的预测。还有一个类似的问题：Using pre-trained inception_resnet_v2 with Tensorflow

在这个问题中，解决方案是修复图像预处理。我尝试使用范围为颜色通道从0到1和从-1到1

这是我的代码（我已经导入一切从inceptionv4源文件）：

checkpoint_file = '..\checkpoints\inception_resnet_v2_2016_08_30.ckpt' 
sample_images = ['horse.jpg', 'hound.jpg'] 
sess = tf.Session() 

im_size = 299 
inception_v4.default_image_size = im_size 

arg_scope = inception_utils.inception_arg_scope() 
inputs = tf.placeholder(tf.float32, (None, im_size, im_size, 3)) 

with slim.arg_scope(arg_scope): 
    net, logits, end_points = inception_v4(inputs) 

saver = tf.train.Saver() 

saver.restore(sess,'..\checkpoints\inception_v4.ckpt') 

for image in sample_images: 
    im = Image.open(image) 
    im = im.resize((299, 299)) 
    im = np.array(im) 
    im = im.reshape(-1, 299, 299, 3) 
    im = 2. * (im/255.) - 1. 
    logit_values = sess.run(logits, feed_dict={inputs: im}) 
    print(np.max(logit_values)) 
    print(np.argmax(logit_values))

在代码，我正在用马测试网络。这是图片。

随着目前的预处理，颜色通道从-1到1，网络认为这匹马是一顶泳帽。对于从0到1的比例缩放，它变成了一只海豚，显然是一只小鸟。我用这个表来找出预测的分类：https://gist.github.com/aaronpolhamus/964a4411c0906315deb9f4a3723aac57

我也检查了多个图像。网络一直关闭。

什么问题？

来源

2016-12-30 lhk

我认为你对Imagenet使用了错误的同义词。具体来说，你使用的是2012版。你可以试试这两个：imagenet_lsvrc_2015_synsets.txt和imagenet_metadata。

例如，如果你的输出是340，那么340〜> n02389026->酸模

来源

2017-04-25 16:29:55 bcxiao

我会同意为错误的同义词集，它可以自动与imagenet文件下载，这样，你一定有正确的一个：

from datasets import imagenet 
names = imagenet.create_readable_names_for_imagenet_labels() 

print(names[0])

来源

2017-05-28 15:36:08

Tensorflow：使用预训练以来模型

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