model.ckptと初心者のv-3を使って画像を予測する方法は？

Question

今、私は開始点v-3とチェックポイントデータに関する問題の前にいます。 私はイメージでv3のチェックポイントデータを更新し、以下のgitページを読み込んで新しいチェックポイントデータを作成するのに成功しました。

https://github.com/tensorflow/models/tree/master/inception

私は、コードの少しの変化で、私は以下のURLのような新しいイメージ件のデータを認識するために、これらのチェックポイント・データを使用することができます最初に思いました。

https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/image_recognition/index.html

私は「classify.py」か何かが新しいチェックポイントの件のデータを読み込み、単に「パイソンclassify.py -image something.png」によって、プログラムが認識していることを最初に考えました画像データ。しかし、それは.... 私は本当に助けが必要です。ありがとう。

Answer 1

label_imageの例のようなチェックポイントとモデルを使用するには、変数をGraphDef内に格納された定数に変換するためにtensorflow/python/tools/freeze_graphスクリプトを実行する必要があります。これは、たとえば、そのサンプルコードで使用されるグラフファイルを作成する方法です。あなたがダウンロードした場合は、トレーニング中に、ファイル.pb輸入もtf.train.write_graph（sess.graph.as_graph_def（）、 'path_to_folder'、 'input_graph.pb'、False）が

を入力していると

Answer 2

inception_train.pyの開始時のv3のソースコードは、上記の行を saver.save（sess、checkpoint_path、global_step = step）の下に追加します。 （チェックポイントを保存する場所）

これは役に立ちます。