错误：张量流：无法理解架构名称''答案

【问题标题】：ERROR:tensorflow:Couldn't understand architecture name ''错误：张量流：无法理解架构名称''
【发布时间】：2017-10-22 15:01:03
【问题描述】：

我正在听从google code lab的指示

当我运行以下命令时，我遇到了一些错误。

python -m scripts.retrain \
    --bottleneck_dir=tf_files/bottlenecks \
    --how_many_training_steps=500 \
    --model_dir=tf_files/models/ \
    --summaries_dir=tf_files/training_summaries/"${ARCHITECTURE}" \
    --output_graph=tf_files/retrained_graph.pb \
    --output_labels=tf_files/retrained_labels.txt \
    --architecture="${ARCHITECTURE}" \
    --image_dir=tf_files/flower_photos

错误是

ERROR:tensorflow:Couldn't understand architecture name ''
Traceback (most recent call last):
  File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/runpy.py", line 162, in _run_module_as_main
    "__main__", fname, loader, pkg_name)
  File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/runpy.py", line 72, in _run_code
    exec code in run_globals
  File "/Users/nutron/Documents/android-codelab-projects/google-codelab-tensorflow-for-poets-2/scripts/retrain.py", line 1326, in <module>
    tf.app.run(main=main, argv=[sys.argv[0]] + unparsed)
  File "/Users/nutron/tensorflow/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 48, in run
    _sys.exit(main(_sys.argv[:1] + flags_passthrough))
  File "/Users/nutron/Documents/android-codelab-projects/google-codelab-tensorflow-for-poets-2/scripts/retrain.py", line 976, in main
    model_info = create_model_info(FLAGS.architecture)
  File "/Users/nutron/Documents/android-codelab-projects/google-codelab-tensorflow-for-poets-2/scripts/retrain.py", line 923, in create_model_info
    raise ValueError('Unknown architecture', architecture)
ValueError: ('Unknown architecture', '')

我做错了什么或者我应该怎么做？

谢谢

【问题讨论】：

标签： android python python-2.7 tensorflow deep-learning

【解决方案1】：

显然，发生错误是因为未设置 ARCHITECTURE。您可能错过了文档中的“配置您的 MobileNet”步骤。请运行以下命令：

IMAGE_SIZE=224
ARCHITECTURE="mobilenet_0.50_${IMAGE_SIZE}"

在python -m scripts.retrain ...之前。

【讨论】：

哦！谢谢，我知道了。根本原因是我在另一个终端上运行了python -m scripts.retrain ...，与我设置的IMAGE_SIZE=224 和ARCHITECTURE="mobilenet_0.50_${IMAGE_SIZE}" 不同。
我有 Windows 兄弟而不是 linux 我需要做什么
为什么我们需要使用这些标志？
程序需要读取这些环境变量来决定使用哪个模型和使用什么图片尺寸。

【解决方案2】：

对于 Windows：

SET IMAGE_SIZE=224<br/>
SET ARCHITECTURE="mobilenet_0.50_%IMAGE_SIZE%"

python -m scripts.retrain \
--bottleneck_dir=tf_files/bottlenecks \
--how_many_training_steps=500 \
--model_dir=tf_files/models/ \
--summaries_dir=tf_files/training_summaries/%ARCHITECTURE% \
--output_graph=tf_files/retrained_graph.pb \
--output_labels=tf_files/retrained_labels.txt \
--architecture="%ARCHITECTURE%" \
--image_dir=tf_files/flower_photos

【讨论】：

我正在使用 windows 并尝试了上述命令，但仍然收到此错误消息“错误：tensorflow：无法理解架构名称'%architecture%”。你能告诉我你用的是哪个版本的tensorflow和python吗

【解决方案3】：

如果Max' answer 在 Linux 上不适合您，请尝试将“${ARCHITECTURE}”替换为“mobilenet_0.50_224”

python -m scripts.retrain
--bottleneck_dir=tf_files/bottlenecks
--how_many_training_steps=500
--model_dir=tf_files/models/
--summaries_dir=tf_files/training_summaries/"mobilenet_0.50_224"
--output_graph=tf_files/retrained_graph.pb
--output_labels=tf_files/retrained_labels.txt
--architecture="mobilenet_0.50_224"
--image_dir=tf_files/flower_photos

【讨论】：