메신저 싶게 그것을 몇 가지 새로운 카테고리를 가르 칠 retrain.py를 사용하여 tensorflow 시작하기 -이 잘 작동 - 내가 몇 가지 질문이 있지만 : 그것이 말하는 retrain.py의 의견에tensorflow 재시 모델 파일
을 : 를 " 이렇게하면 TensorFlow 프로그램 (예 : label_image 샘플 코드 " ")에 의해로드되고 실행될 수있는 새 모델 파일이 생성되지만이 새 모델 파일이 저장된 곳을 찾을 수 없습니다.
전체 모델을 포함하고 있습니까? 재교육받은 부분 만이 아닌가? 당신이 --output_graph을주고 그래프를 저장할 위치를 지정하는 매개 변수를 --output_labels 수 retrain.py 실행하는 동안
1) 새로운 모델을 저장하는 것이 좋습니다. 일부 프로세스 후 모델을 저장하려면 saver.save(sess, 'directory/model-name', *optional-arg)을 사용할 수 있습니다.
밖으로 당신이 순간 또는 사용하고자하는 어떠한 조치가 모델 이름을 변경하면 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/Saver
확인, 당신이 (그렇지 않으면 저장된 이전 모델과 겹칠 수) 새 모델을 저장할 수 있습니다.
'checkpoint', '.index', '.meta'를 검색하여 저장된 모델을 찾을 수 있습니다.
2) 모델 전체 또는 일부만 저장 하시겠습니까? tf.session 및 saver에 대해 많은 아이디어를 배울 필요가있는 부분입니다. 전체 또는 일부분 만 저장할 수 있으며, 이는 사용자의 몫입니다. 위의 링크에서 다시 시작하십시오. 도덕적 인면에서는 저장하려는 변수를 링크의 'var_list'로 인용 된 목록에 넣고 해당 변수 만 저장할 수 있습니다. 다시 호출 할 때 모델에서로드 된 변수의 변수에 해당하는 변수를 지정해야합니다.
을이를 지우는
감사합니다 (기본값은 /tmp/output_graph.pb)와 라벨 등 잘. 요구 사항에 따라 변경 가능합니다.
다른 사람에게 도움을 원하면 코드를 공유하십시오. – gidim