TensorFlow-Slim VGG Pre-Trained Netを通して画像を渡すにはどうすればいいですか？

Question

転送学習タスクのためにネットワーク経由で画像を渡したいと思っています。次のコードでは、グラフを作成してから、完全に接続されたレイヤの出力を取得しています。 20k画像以上の配列を持っているので、出力をバッチで取得したいと思っていました。

vgg.vgg_16(images)は、画像の配列である必要があります。images私は入力プレースホルダ（docsを見て）にフィードを試みましたが、チェックポイントをロードするときにエラーThere are no variables to saveがありました。

私は一度にいくつかの画像を供給することができますが、各バッチに対してチェックポイントをロードする必要があります。私はそれを行うためのより良い方法があると確信しています。私が見ることができる例や参考文献はありますか？

from tensorflow.contrib import slim 
from tensorflow.contrib.slim.nets import vgg 

images = np.array(read_images(val_filenames[:4], 224, 224), dtype=np.float32) # load images and resize to 224 x 224 


vgg_graph = tf.Graph() 

with vgg_graph.as_default(): 
    with slim.arg_scope(vgg.vgg_arg_scope()): 
     outputs, end_points = vgg.vgg_16(images, is_training=False) 

    fc6 = end_points['vgg_16/fc6'] 


with tf.Session(graph=vgg_graph) as sess: 
    saver = tf.train.Saver() 
    saver.restore(sess, 'checkpoints/vgg_16.ckpt') 

    # pass images through the network 
    fc6_output = sess.run(fc6) 

私もthisとthis参照を試みたが、私は答えを見つけることができませんでした。

Answer 1

vggネットワークに渡すことができるplaceholderを作成することができます。ネットワークへの入力を渡し、

images = tf.placeholder(tf.float32, shape=[batch_size, height, width, channels]) 

with slim.arg_scope(vgg.vgg_arg_scope()): 
    outputs, end_points = vgg.vgg_16(images, is_training=False) 

とトレーニング中：あなたのコードが変更に

fc6_output = sess.run(fc6, feed_dict={images:batch_images})