TensorFlow Android Demo - 如何使用 ImageNet 数据集答案

【问题标题】：TensorFlow Android Demo - How to use use ImageNet data setTensorFlow Android Demo - 如何使用 ImageNet 数据集
【发布时间】：2017-04-30 00:55:12
【问题描述】：

我已经构建并执行了TensorFlow Android Demo，但现在我想生成另一个图表。我需要先训练另一个数据集。我想使用 ImageNet 。我实际上想从 imageNet 下载所有图像。我需要大约 500GB。有一个脚本到do this here
我想知道在我运行这个脚本并获得大量训练文件后它们会是 jpegs 吗？他们将采用什么格式？因为然后我想使用结果（训练文件）来创建一个我可以用 tensorflow 构建的图表。

如何使用 inception 脚本的结果通过以下训练脚本创建图表：

 cd /tensorflow
 python tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py \
--bottleneck_dir=/tf_files/bottlenecks \
--how_many_training_steps 500 \
--model_dir=/tf_files/inception \
--output_graph=/tf_files/retrained_graph.pb \
--output_labels=/tf_files/retrained_labels.txt \
--image_dir /tf_files/flower_photos

【问题讨论】：

标签： android tensorflow

【解决方案1】：

根据您提供的页面：

每个 tf.Example proto 包含 ImageNet 图像（JPEG 编码）作为以及标签和边界框信息等元数据。看 parse_example_proto 了解详情。

所以您下载的所有 imageNet 文件看起来都是 jpeg 格式。

您所说的工具是用于重新训练已经训练好的模型。我猜你想从头开始训练所有图像，对吧？

您提供的页面：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/inception 还解释了如何很好地从头开始训练数据。

所以，如果您使用

下载 imageNet 数据

bazel-bin/inception/download_and_preprocess_imagenet "${DATA_DIR}"

（当然你必须在使用前设置DATA_DIR并构建download_and_preprocess_imagenet）

然后，您可以开始训练：

bazel-bin/inception/imagenet_train --num_gpus=1 --batch_size=32 --train_dir=${TRAIN_DIR} --data_dir=${DATA_DIR}

您可以根据自己的需要和条件更改上述选项，并且您也必须指定 TRAIN_DIR。

之后，您可以使用重新训练工具使用要训练的实际数据重新训练模型。

如果您完成了训练，请将其转换为优化和/或量化，以便您可以在 android 移动演示中使用。（请参阅此页面了解如何执行此操作：https://petewarden.com/2016/09/27/tensorflow-for-mobile-poets/）

【讨论】：