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
如何将 NumPy 数组图像转换为 TensorFlow 图像?