如何使用張量流的retrain.py重新訓練多個初始實例

Question

我正在構建一個允許用戶通過GUI重新訓練啟動的應用程序。 我目前基本上是通過tensorflow的image_retrain示例在這里找到的，並構建一個GUI作為前端。 我不知道實際訓練的神經網絡存儲在哪里或如何訓練它的多個實例。 似乎output_graph參數默認為/tmp/output_graph.pb但我不知道這是受過訓練的網絡本身還是其他東西（我對tensorflow不太了解）。 我也希望所有內容僅存儲在我的應用運行目錄中。 我目前也正在克隆整個tensorflow github存儲庫，我想知道是否我需要的只是retrain.py文件和label_image.py文件。 這是我的問題：
1.輸出圖是什么？
2.如何存儲多個重新訓練的實例，每個實例都針對特定的類別進行訓練？
3.是否需要克隆整個存儲庫？
我正在使用python 3.5.2 64位和tensorflow版本1.5.0在Windows上運行

Answer 1

1. 輸出圖是網絡本身存儲的位置
2. 為您的啟動實例創建目錄。 在主目錄中創建一個瓶頸目錄。 在運行時使用其他參數--output_graph /path/to/main/dir/output_graph.pb --bottleneck_dir /path/to/main/dir/bottleneck_dir --output_labels /path/to/main/dir/output_labels.txt retrain.py 。
   然后，當您運行label_image.py ，您應該具有如下附加參數：-- --graph /path/to/main/dir/output_graph.pb --labels=/path/to/main/dir/output_labels.txt以及您將基於tensorflow教程使用的其他參數
3. 不，您只需要retrain.py和label_image.py