【问题标题】:tensorflow retrain model filetensorflow 重新训练模型文件
【发布时间】:2017-06-21 06:28:20
【问题描述】:

我开始使用 tensorflow 并使用 retrain.py 教它一些新类别 - 这很好用 - 但是我有一些问题:

在 retrain.py 的 cmets 中它说: “这会生成一个新的模型文件,可以由任何 TensorFlow 加载和运行 程序,例如 label_image 示例代码” 但是我还没有找到这个新模型文件保存到哪里?

另外:它确实包含整个模型,对吗?不只是再训练的部分?

感谢您解决这个问题

【问题讨论】:

  • 如果您需要帮助,请分享一些代码。

标签: tensorflow pre-trained-model


【解决方案1】:

1)我认为您可能想要保存新模型。 当您想在某个过程后保存模型时,可以使用 saver.save(sess, 'directory/model-name', *optional-arg)

查看https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/Saver

如果您通过 epoch 或您想使用的任何度量更改模型名称,您可以保存新模型(否则,它可能会与之前保存的模型重叠)。

您可以通过搜索'checkpoint'、'.index'、'.meta'找到保存的模型。

2) 保存整个模型还是只保存一部分? 这是您在 tf.session 和 savers 上学习大量想法所需的部分。您可以保存全部或部分,这取决于您。再次,从上面的链接开始。寓意是您将要保存的变量放在链接中引用为“var_list”的列表中,并且只能为它们保存。当您回调它们时,您现在还需要指定模型中的哪些变量与加载的变量中的变量相对应。

【讨论】:

    【解决方案2】:

    在运行 retrain.py 时,您可以提供 --output_graph 和 --output_labels 参数,它们指定保存图形的位置(默认为 /tmp/output_graph.pb)以及标签。您可以根据自己的要求进行更改。

    【讨论】:

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