精细调谐V3输出张量形状

Question

我遵循在Tensorflow Slim存储库中提供的教程，用花卉数据集对InceptionV3模型进行微调。在冻结图形并在我自己的代码中使用它方面，我能够一路走到教程的末尾。然而，我的印象是，通过将输出张量从(?, 1001)转变为(?, 5)形状，对模型进行微调。但形状仍然是(?, 1001)。我是不是漏掉了什么？

我当时正在用花卉数据集测试它，但最终我的目标是训练一个没有出现在ImageNet 1001中的类的模型。

任何帮助都是非常感谢的。谢谢。

Answer 1

正式文档没有提供导出推理图所需的所有参数。转出

$ python export_inference_graph.py \
  --alsologtostderr \
  --model_name=inception_v3 \
  --output_file=/tmp/inception_v3_inf_graph.pb

至

python3 export_inference_graph.py \
    --alsologtostderr \
    --model_name=inception_v3 \
    --train_dir=training/ \
    --dataset_dir=/tmp/flowers/ \
    --dataset_name=flowers \
    --output_file=/tmp/inception_v3_inf_graph.pb