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我按照 https://tensorflow-object-detection-api-tutorial.readthedocs.io 上的教程进行操作微调预训练模型以检测图像中的新对象。预训练模型为 ssd_inception_v2_coco .
经过几千步后,我成功地训练和评估了模型,损失从 26 降至 1。但是,我未能使用以下代码创建卡住模型:
#this code runs in model dir
import tensorflow as tf
#make .pb file from model at step 1000
saver = tf.train.import_meta_graph(
'./model.ckpt-1000.meta', clear_devices=True)
graph = tf.get_default_graph()
input_graph_def = graph.as_graph_def()
sess = tf.Session()
saver.restore(sess, "./model.ckpt-1000")
#node names
i=0
for n in tf.get_default_graph().as_graph_def().node:
print(n.name,i);
i+=1
#end for
print("total:",i);
output_node_names=[
"detection_boxes","detection_classes",
"detection_scores","num_detections"
];
output_graph_def = tf.graph_util.convert_variables_to_constants(
sess,input_graph_def,output_node_names);
#save to .pb file
output_graph="./model.pb"
with tf.gfile.GFile(output_graph, "wb") as f:
f.write(output_graph_def.SerializeToString());
#end with
sess.close();
最佳答案
为了有'图像张量 '(输入)和其他输出节点名称 ' 检测框 ', ' 检测类 ', ' 检测分数 ', ' 检测次数 ',使用 中的实用程序脚本 tensorflow /模型/研究/object_detection 名为' export_inference_graph.py '。该脚本甚至优化了卡住图(卡住模型)以进行推理。根据我的测试模型,节点数量从 26,000 个减少到 5,000 个;这对推理速度很有帮助。
这是 export_inference_graph.py 的链接:
https://github.com/tensorflow/models/blob/0558408514dacf2fe2860cd72ac56cbdf62a24c0/research/object_detection/export_inference_graph.py
如何运行:
#bash command
python3 export_inference_graph.py \
--input_type image_tensor \
--pipeline_config_path PATH_TO_PIPELINE.config \
--trained_checkpoint_prefix PATH_TO/model.ckpt-NUMBER \
--output_directory PATH_TO_NEW_DIR
关于python - 从预训练模型进行微调后,TensorFlow 模型中的输出节点名称丢失,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55738456/
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这似乎违背了代码块的目的,但我希望能够在代码块中加粗。例如,如果我想将返回行加粗: int main(void) { **return 0;** } 最佳答案 您必须在 HTML 中执行此操作
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我这里有问题。这适用于 Chrome,但我无法在 IE11 的 index.html 中使用任何动画。当它不想工作时,我会看到一个静态屏幕。同样在 IE 中,消息不会像它应该的那样消失。如果我将 di
我是一名优秀的程序员,十分优秀!