使用tensorflow的retrain.py训练图片分类器

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了使用tensorflow的retrain.py训练图片分类器相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

参考

https://hackernoon.com/creating-insanely-fast-image-classifiers-with-mobilenet-in-tensorflow-f030ce0a2991

https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py

https://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflow-for-poets/#0

https://www.tensorflow.org/tutorials/image_retraining

 

准备图片

images/label1/1.jpg

      /2.jpg

images/label2/1.jpg

      /2.jpg

 

开始训练,默认Inception v3 model

python retrain.py   --bottleneck_dir=bottlenecks   --how_many_training_steps=500   --model_dir=inception   --summaries_dir=training_summaries/basic   --output_graph=retrained_graph.pb   --output_labels=retrained_labels.txt   --image_dir=flower_photos

也可以使用其他模型

详细参数查看

python retrain.py -h

使用训练结果进行预测

参考https://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflow-for-poets/#5

 

这样在训练好的inception-2015-12-05数据基础上

仅重新训练最后一层

用较短的时间达到分类效果

 

以上是关于使用tensorflow的retrain.py训练图片分类器的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

tensorflow迁移学习retrain.py

使用 MobileNet 重新训练图像检测

TensorFlow(十七):训练自己的图片分类模型

如何将 NumPy 数组图像转换为 TensorFlow 图像?

用于 PNG、GIF 等的 Tensorflow Label_Image

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