使用预训练的 Inception_v4 模型答案

【问题标题】：Using pre-trained Inception_v4 model使用预训练的 Inception_v4 模型
【发布时间】：2017-08-15 03:12:27
【问题描述】：

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

这提供了 Inception v1-4 预训练模型的检查点的下载链接。但是，tar.gz 仅包含 .ckpt 文件。

在使用 Inception v3 2012 [This link] 的教程中，tar.gz 包含用于分类的 .pb 和 .pbtxt 文件。

如何仅使用 .ckpt 文件生成相应的 .pb 和 .pbtxt 文件？要么有没有其他方法可以使用 .ckpt 文件进行分类？

【问题讨论】：

标签： python machine-learning tensorflow classification tf-slim

【解决方案1】：

即使我也在尝试 inception_v4 模型。在我的搜索过程中，我可以找到包含权重的检查点文件。所以为了使用它，需要从 inception_v4.py 加载 inception_v4 图，并且需要从检查点文件中恢复会话。以下代码将读取检查点文件并创建 protobuf 文件。

import tensorflow as tf
slim = tf.contrib.slim
import tf_slim.models.slim.nets as net
# inception_v3_arg_scope
import tf_slim
import inception_v4 as net
import cv2


# checkpoint file
checkpoint_file = '/home/.../inception_v4.ckpt' 

# Load Session
sess = tf.Session()
arg_scope = net.inception_v4_arg_scope()
input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, [None, 299, 299, 3])
with slim.arg_scope(arg_scope):
    logits, end_points = net.inception_v4(inputs=input_tensor)

saver = tf.train.Saver()
saver.restore(sess, checkpoint_file)
f = tf.gfile.FastGFile('./mynet.pb', "w")
f.write(sess.graph_def.SerializeToString())
f.close()

# reading the graph
#
with tf.gfile.FastGFile('./mynet.pb', 'rb') as fp:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(fp.read())

    with tf.Session(graph=tf.import_graph_def(graph_def, name='')) as sess:
    # op = sess.graph.get_operations()
    # with open('./tensors.txt', mode='w') as fp:
    #     for m in op:
    #     #     print m.values()
    #         fp.write('%s \n' % str(m.values()))
    cell_patch = cv2.imread('./car.jpg')
    softmax_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('InceptionV4/Logits/Predictions:0')
    predictions = sess.run(softmax_tensor, {'Placeholder:0': cell_patch})

但是上面的代码不会给你预测。因为我在向图表提供输入时遇到了问题。但是使用检查点文件可能是一个很好的起点。

检查点从以下链接下载checkpoints

【讨论】：