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したがって、このガイドに従って花を認識するように開始モデルをトレーニングしました。https://www.tensorflow.org/versions/r0.8/how_tos/image_retraining/index.html

bazel build tensorflow/examples/image_retraining:retrain
bazel-bin/tensorflow/examples/image_retraining/retrain --image_dir ~/flower_photos

コマンドラインで画像を分類するには、次のようにします。

bazel build tensorflow/examples/label_image:label_image && \
bazel-bin/tensorflow/examples/label_image/label_image \
--graph=/tmp/output_graph.pb --labels=/tmp/output_labels.txt \
--output_layer=final_result \
--image=$HOME/flower_photos/daisy/21652746_cc379e0eea_m.jpg

しかし、Tensorflow サービスを介してこのグラフを提供するにはどうすればよいでしょうか?

Tensorflow サービングのセットアップに関するガイド ( https://tensorflow.github.io/serving/serving_basic ) には、グラフ (output_graph.pb) を組み込む方法が記載されていません。サーバーは、異なる形式のファイルを想定しています。

$>ls /tmp/mnist_model/00000001
checkpoint export-00000-of-00001 export.meta
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トレーニング後にグラフを提供するには、次の API を使用してエクスポートする必要があります: https://www.tensorflow.org/versions/r0.8/api_docs/python/train.html#export_meta_graph

その API は、サービス コードに必要なメタグラフ定義を生成します (これにより、質問している .meta ファイルが生成されます)。

また、Saver クラスである Saver.save() を使用してチェックポイントを復元する必要があります https://www.tensorflow.org/versions/r0.8/api_docs/python/train.html#Saver

これが完了すると、グラフを復元するために必要なメタグラフ定義とチェックポイント ファイルの両方が作成されます。

于 2016-05-21T15:36:38.167 に答える
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セッションで .pb 出力グラフをロードする方法の要点を確認してください。

https://github.com/eldor4do/Tensorflow-Examples/blob/master/retraining-example.py

于 2016-09-30T17:41:51.043 に答える