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python - 既存のチェックポイントに従って TensorFlow ネットワーク キー名を定義する

Nvidia DIGITS を使用して LeNet-gray-28x28 画像検出 Tensorflow モデルをトレーニングしたところ、期待どおりの結果が得られました。ここで、DIGITS 以外のいくつかの画像を分類する必要があり、トレーニングしたモデルを使用したいと考えています。

そこで、DIGITS で使用される LeNet モデルを取得し、それを使用するクラスを作成します。

DIGITS からモデルをダウンロードし、(別のファイルで) を使用してインスタンス化します。

しかし、スクリプトを起動すると、次の例外が発生します。

したがって、https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/tools/inspect_checkpoint.pyスクリプトを使用して、チェックポイントに含まれるキー名を検査すると、次のような結果が得られます。

だから私は自分のネットワークを書き直して、モデル/プレフィックスを手動で追加します:

欠落しているキーの警告の一部は修正されますが、次のようになります。

  • これは正しい修正方法ではないと感じています
  • 2 つのキーを修正できません。
    1. Global_Step (チェックポイントに global_step キーがあります)
    2. is_training (それが何かはわかりません)

私の質問は、ネットワークでこれらのキー名を再定義して、チェックポイントで見つけたものと一致させるにはどうすればよいですか?


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