ResNet50 keras에서 keras가 예측과 출력에 대해 다른 결과를 제공합니다.

Question

Kerat에서 ResNet50을 미세 조정하고 싶지만, ResNet50의 예측과 모델의 출력이 다르다는 것을 처음 알았습니다. 사실, 산출물의 가치는 '무작위'인 것으로 보인다. 내가 도대체 ​​뭘 잘못하고있는 겁니까?

미리 감사드립니다. 여기

import tensorflow as tf 
from resnet50 import ResNet50 
from keras.preprocessing import image 
from imagenet_utils import preprocess_input 
import numpy as np 
from keras import backend as K 

img_path = 'images/tennis_ball.jpg' 
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) 
x = image.img_to_array(img) 
x = np.expand_dims(x, axis=0) 
x_image = preprocess_input(x) 

#Basic prediction 
model_basic = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False) 
x_prediction = model_basic.predict(x_image) 

#Using tensorflow to obtain the output 
input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 224,224, 3], name='input_tensor') 
model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_tensor=input_tensor) 
x = model.output 

# Tensorflow session 
session = tf.Session() 
session.run(tf.global_variables_initializer()) 
K.set_session(session) 
feed_dict = {input_tensor: x_image, K.learning_phase(): 0} 

# Obatin the output given the same input 
x_output = session.run(x, feed_dict=feed_dict) 

# Different results 
print('Value of the prediction: {}'.format(x_prediction)) 
print('Value of the output: {}'.format(x_output)) 

그것이 로그의 예는 다음과 같습니다 :

Value of the prediction: [[[[ 1.26408589e+00 3.91489342e-02 8.43058806e-03 ..., 
     5.63185453e+00 4.49339962e+00 5.13037841e-04]]]] 
Value of the output: [[[[ 2.62883282 2.20199227 9.46755123 ..., 1.24660134 1.98682189 
    0.63490123]]]] 

Answer 1

이 문제는 session.run(tf.global_variables_initializer()) 임의의 값으로 매개 변수를 초기화이었다

여기 내 코드입니다. 문제 사용하여 해결 하였다

session = K.get_session() 

대신 :

session = tf.Session() 
session.run(tf.global_variables_initializer()) 

을