J'ai essayé de visualiser la reconnaissance générale d'objets de Google NN, Inception-v3 avec Tensorboard
Comment afficher les graphiques du réseau général de reconnaissance d'objets de Google Inception sur Tensorboard
[La bibliothèque d'apprentissage a été publiée] de la reconnaissance d'objets générale de Google NN, Inception-v3 publiée en 2015 (http://googleresearch.blogspot.jp/2016/03/train-your-own-image-classifier- with.html), j'ai donc essayé de visualiser le réseau avec Tensorboard pour approfondir ma compréhension.
Conditions préalables
- Python (version 2.7.10)
- Tensorflow (version 0.8.0)
procédure
- Préparation (création du répertoire de travail)
$ mkdir /tmp/imagenet
$ cd /tmp/imagenet
- Téléchargez le réseau Inception formé
$ wget http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception-2015-12-05.tgz
$ tar xzvf inception-2015-12-05.tgz
- Vider la structure graphique du réseau Inception formé
- Installation du script de vidage
$ vi dump.py
import os
import os.path
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile
INCEPTION_LOG_DIR = '/tmp/inception_v3_log'
if not os.path.exists(INCEPTION_LOG_DIR):
os.makedirs(INCEPTION_LOG_DIR)
with tf.Session() as sess:
model_filename = '/tmp/imagenet/classify_image_graph_def.pb'
with gfile.FastGFile(model_filename, 'rb') as f:
graph_def = tf.GraphDef()
graph_def.ParseFromString(f.read())
_ = tf.import_graph_def(graph_def, name='')
writer = tf.train.SummaryWriter(INCEPTION_LOG_DIR, graph_def)
writer.close()
- Graphique de vidage
$ mkdir /tmp/inception_v3_log
$ python dump.py
- Vérifiez le graphique sur Tensorboard
- Démarrer Tensorboard
$ tensorboard --logdir /tmp/inception_v3_log/
- Accédez à
http: // localhost: 6006 /
Matériel de référence
- https://www.tensorflow.org/versions/r0.8/tutorials/image_recognition/index.html
- https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/1287
Exemple d'affichage
Recommended Posts