Inception

本篇文章中软件的下载需要科学上网支持。 主要参考资料为这篇文章,主要步骤相同,对参数,细节做了说明。 一般来讲,深度学习的模型训练需要消耗大量的计算资源,例如Google的Inception模型,使用了8张K40显卡训练了两周,普通开发者一般没有这样强大的计算资源支撑。但是迁移学习提供了捷径,通过重训练已训练模型的最后几层,就可以将模型用于自定义图像的分类。TF提供了用于重训练的工具集。 因此,在尝试自己搭建模型并训练模型之前,应首先尝试使用重训练模型方法,这样的好处是可以先快速评估至少可以达到的准确率,对以后的模型建立,优化提供基线(baseline)。 并且,重训练生成的权重值文件可以用于TF移动端app,移动端app直接加载训练好的权重值,通过摄像头实时识别,这将在下篇博客中讲解。 这次项目中使用的是基金会提供的视网膜病变图像,数据集比较小,只有不到400张,依然达到了不错的准确率(测试集80%左右),本教程中,以开源数据集为例做示范。 开源数据集下载地址: http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz 首先,下载数据集 $ curl -O http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz 解压到某一目录下,比如~/Downloads/flower,可以看到,flower_photos文件夹中有5个分类,在重训练过程中,TF提供的工具集会将这五个分类文件夹的名称作为类别标签,因此,若需要修改分类标签,应在这里修改文件夹的名称。 上篇博客讲解了如何从源码安装TF(是本篇博客的基础)。 首先,浏览至源码目录顶层,例如: $ cd ~/tensorflow 然后执行重训练Python程序(这里的参数仅仅是示例,可直接打开源码文件,底部有所有参数以及参数说明,可用于进一步调参使用),注意路径替换为自己的路径: python3 tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py \ –bottleneck_dir=/home/hp/Downloads/flower/bottlenecks \ –model_dir=/home/hp/Downloads/flower/inception \ –output_graph=/home/hp/Downloads/flower/retrained_graph.pb \ –output_labels=/home/hp/Downloads/flower/retrained_labels.txt […]