Когда я использую retrain.py в качестве учебника по тензорному потоку, произошла ошибка, и я не смог проверить ожидаемый ответ
Я использовал тензор потока и сделал учебник. https://www.tensorflow.org/hub/tutorials/image_retraining
После того, как я тренировался, я могу проверить, что сработало как надо.
python3 retrain.py \
--bottleneck_dir=bottlenecks\
--how_many_training_steps=100 \
--model_dir=inception \
--summaries_dir=training_summaries/basic \
--output_graph=retrained_graph.pb \
--output_labels=retrained_labels.txt \
--image_dir=gakusyu_data
Пять видов и каждый 60 фото в gakusyu_data.
Затем я выполнил приведенную ниже команду. Я проверил 5 ответных данных.
./tensorflow/bin/activate
python3 ./train/label_image.py --image $imgfile --graph ./train/retrained_graph_max.pb --labels ./train/retrained_labels_max.txt --input_layer=Placeholder
deactivate
А потом я добавил картинки, чтобы было 10 видов и по 100 фотографий.
После этого, выполнив вышеуказанную команду, я обнаружил эти ошибки.
...
(many INFO lines)
...
INFO:tensorflow:Initialize variable module/InceptionV3/Mixed_7c/Branch_3/Conv2d_0b_1x1/weights:0 from checkpoint b'/tmp/tfhub_modules/11d9faf945d073033780fd924b2b09ff42155763/variables/variables' with InceptionV3/Mixed_7c/Branch_3/Conv2d_0b_1x1/weights
INFO:tensorflow:Restoring parameters from /tmp/_retrain_checkpoint
INFO:tensorflow:Froze 378 variables.
INFO:tensorflow:Converted 378 variables to const ops.
Когда я проверил как использующий label_image.py, это работало как текущий статус обучения. Это вернуло не 10 видов фото, а 5 видов.
retrained_labels.txt имеет все данные.
Но я не мог проверить какие-либо ошибки.
код здесь. https://github.com/octocatz/tensorflow4cat/tree/staging