python - 使用 TF 再训练模型

Question

我正在尝试了解如何正确使用使用 TensorFlow Retrain 生成的重新训练模型在 Golang classifier .

当我使用不同的模型时我得到了不同的结果(当使用 Golang 分类器时非常不同和错误的结果)

在迭代图的操作后，我对 Go 应用程序进行了一些修改以使其正常工作:

session.Run(
map[tf.Output]*tf.Tensor{
    graph.Operation("Mul").Output(0): tensor, // was "input"
},
[]tf.Output{
    graph.Operation("final_result").Output(0), // was "output"
},
nil)

和

const (
    H, W= 299, 299 // was 224,224
    Mean= float32(128) // was 117
    Scale= float32(1)
)

我是否正确加载了图表？ Mul 操作是第一个是错误的吗？也许调整大小

Answer 1

我想我找到了问题所在。我修改了尺寸以对应新训练的模型。然而，比例仍然是 1 而不是 128。现在结果相当不错。