使用 TensorFlow CNN 进行图像分类

Posted

技术标签:

【中文标题】使用 TensorFlow CNN 进行图像分类【英文标题】:Image classification with TensorFlow CNN 【发布时间】:2016-04-19 03:38:39 【问题描述】:

我对使用 CNN 进行图像分类非常陌生,我遵循了谷歌 CNN 教程:https://www.tensorflow.org/tutorials/images/cnn

这很有效,但在模型训练和评估后突然停止。我不知道他们为什么停下来:(

有人知道有没有类似的python函数:

loadModel("/path/to/my/trained/model");    
classify("/imagepath/image.png");

返回类,如果可能的话,返回找到的对象的所有像素。或者有什么方法可以做到这一点?

【问题讨论】:

这个question 会帮助你。 mmm 在您的链接上找不到任何可能的解决方案来解决我的问题。能具体点吗? 【参考方案1】:
#to save a model
sess = tf.Session()
saver.save(sess, '/path/to/my/saved/model/my_test_model)

在张量流中加载保存的模型

with tf.Session() as sess:    
    saver = 
    tf.train.import_meta_graph('/path/to/my/saved/model/my_test_model-
    1000.meta',clear_devices=True)
    saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint('./'))

预测加载的模型

sess.run(tf.argmax(y, 1), feed_dict=x: [img])

【讨论】:

【参考方案2】:

首先,您需要更具体地了解“停止工作”。问题是什么?你得到错误还是在某处冻结? 其次,this 可能对你有用

【讨论】:

不,我的意思是教程停止了。没有更多关于如何使用训练好的网络的信息

以上是关于使用 TensorFlow CNN 进行图像分类的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

tensorflow 1.0 学习:用CNN进行图像分类

基于Tensorflow + Opencv 实现CNN自定义图像分类

“ValueError:无法将 NumPy 数组转换为张量(不支持的对象类型 numpy.ndarray)。在 TensorFlow CNN 中进行图像分类

训练CNN模型图像分类期间的tensorflow NaN损失

具有额外“维度”的图像分类

我的 CNN 分类器对随机图像给出了错误的预测