使用slim训练模型的参数介绍

使用slim训练模型的参数介绍 # 对参数进行介绍 python train_image_classifier.py \ # 表示在该目录下保存日志和checkpoint –train_dir=satellite/train_dir \ # 制定训练的新的数据集 –dataset_name=satellite \ –dataset_split_name=train \ # 训练数据集保存的位置 –dataset_dir=satellite/data \

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使用tensorflow训练cifar-10数据集(参考官方文件编写)

1 cifar-10数据集简介 该数据集是hinton的学生Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever整理的,用于识别普通的物体。 内容有:飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、蛙类、马、船、卡车 图片尺寸:32323 2 代码 其实官方已经有代码文件了。 官方文件的地址:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/tutorials/image/cifar10 这里参考官方代码进行了编写,一共两个文件,data_train.py(训练模型)和 data_test.py(验证模型)。 data_train.py 训练模型 # coding:utf-8 import time import

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使用内存队列方式读取文件数据

Tensorflow创建文件名队列 tf.train.string_input_producer 1 传入一个文件名list, 系统将自动将其转换为一个文件名队列 2 num_epochs epoch数 3 shuffle 指一个epoch内文件的顺序是否被打乱, 如果为False,则会按照顺序进入文件名队列 内存队列不需要自己建立,只需要使用reader对象从文件名队列中读取书即可 其他参数:tf.train.start_queue_runners 启动填充队列的线程 # coding:utf-8 import os import

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将cifar10数据转换为图片文件

1.下载cifar10数据集 2.获取文件名队列 3.从文件队列中读取文件 4.启动填充队列线程 5.将文件保存为图片 # copding:utf-8 import cifar10 import cifar10_input # cifar10.py、cifar10_input.py 为官方文件 # 下载地址:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/tutorials/image/cifar10 import tensorflow as tf

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