下载inception v3 google训练好的模型并解压08-3

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了下载inception v3 google训练好的模型并解压08-3相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

import tensorflow as tf
import os
import tarfile
import requests

#模型下载地址
inception_pretrain_model_url=http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception-2015-12-05.tgz

#模型存放地址
inception_pretrain_model_dir="inception_model"
if not os.path.exists(inception_pretrain_model_dir):
    os.makedirs(inception_pretrain_model_dir)

#获取文件名以及文件路径
filename=inception_pretrain_model_url.split(/)[-1]
filepath=os.path.join(inception_pretrain_model_dir, filename)

#下载模型
if not os.path.exists(filepath):
    print("download:", filename)
    r=requests.get(inception_pretrain_model_url, stream=True)
    with open(filepath, wb) as f:
        for chunk in r.iter_content(chunk_size=1024):
            if chunk:
                f.write(chunk)
print("finish: ",filename)
#解压文件
tarfile.open(filepath, r:gz).extractall(inception_pretrain_model_dir)

#模型结构存放文件
log_dir=inception_log
if not os.path.exists(log_dir):
    os.makedirs(log_dir)

#classify_image_graph_def.pb为google训练好的模型
inception_graph_def_file=os.path.join(inception_pretrain_model_dir, classify_image_graph_def.pb)
with tf.Session() as sess:
    #创建一个图来保存google训练好的模型
    with tf.gfile.FastGFile(inception_graph_def_file, rb) as f:
        graph_def=tf.GraphDef()
        graph_def.ParseFromString(f.read())
        tf.import_graph_def(graph_def, name=‘‘)
    #保存图的结构
    writer=tf.summary.FileWriter(log_dir, sess.graph)
    writer.close()

 这里使用了requests库进行抓取并保存数据,如果要用py下载文件,都可以用这种方式进行下载;

使用tarfile库进行解压,使用tf.gfile tf.GraphDef()等进行图的存储。

以上是关于下载inception v3 google训练好的模型并解压08-3的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

第十四篇 Inception V3论文翻译

脸型分类-Face shape classification using Inception v3

为啥在同一数据集上使用 tensorflow 和 keras 重新训练的 Inception V3 显示出不同的准确性?

Keras深度学习实战——基于Inception v3实现性别分类

针对 C++ 和 python 的 tensorflow 的 Inception v3 指南

第4篇Inception V3