Tensorflow：使用预训练的初始模型

Question

我想使用这些预训练张量流模型之一： https : //github.com/tensorflow/models/tree/master/slim

加载 inceptionv4 模型后，我遇到了一些测试预测问题。 有一个类似的问题： Using pre-trained inception_resnet_v2 with Tensorflow

在那个问题中，解决方案是修复图像预处理。 我尝试使用从 0 到 1 和从 -1 到 1 的颜色通道范围。

这是我的代码（我已经从 inceptionv4 源文件中导入了所有内容）：

checkpoint_file = '..\checkpoints\inception_resnet_v2_2016_08_30.ckpt'
sample_images = ['horse.jpg', 'hound.jpg']
sess = tf.Session()

im_size = 299
inception_v4.default_image_size = im_size

arg_scope = inception_utils.inception_arg_scope()
inputs = tf.placeholder(tf.float32, (None, im_size, im_size, 3))

with slim.arg_scope(arg_scope):
    net, logits, end_points = inception_v4(inputs)

saver = tf.train.Saver()

saver.restore(sess,'..\checkpoints\inception_v4.ckpt')

for image in sample_images:
    im = Image.open(image)
    im = im.resize((299, 299))
    im = np.array(im)
    im = im.reshape(-1, 299, 299, 3)
    im = 2. * (im / 255.) - 1.
    logit_values = sess.run(logits, feed_dict={inputs: im})
    print(np.max(logit_values))
    print(np.argmax(logit_values))

在代码中，我正在用马测试网络。 这是图片。

以目前的预处理，颜色通道从-1到1，网络认为这匹马是浴帽。 对于从 0 到 1 的缩放，它变成了一种卤水，显然是一只小鸟。 我用这个表来找出预测的类： https : //gist.github.com/aaronpolhamus/964a4411c0906315deb9f4a3723aac57

我还检查了不止一张图片。 网络一直处于关闭状态。

出了什么问题？

Answer 1

我认为您对 Imagenet 使用了错误的同义词集。 具体来说，您使用的是2012版。 你可以试试这两个： imagenet_lsvrc_2015_synsets.txt和imagenet_metadata 。

例如，如果你的输出是 340，那么 340->n02389026-> sorrel

Answer 2

我同意错误的同义词集，它可以与 imagenet 文件一起自动下载，这样你肯定有正确的：

from datasets import imagenet
names = imagenet.create_readable_names_for_imagenet_labels()

print(names[0])

Answer 3

当您导入初始时，

net, logits, end_points = inception_v4(inputs)

应该

logits, end_points = inception_v4(inputs, is_training=False, dropout_keep_prob=1.0) 

用于推理