參考網(wǎng)址:codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflow-for-poets/#0
上篇文章已說明了tensorflow的安裝了。所以我們這次直接就可以跳到上述中的步驟4了:訓(xùn)練圖片
打開終端。進入到你的虛擬機的目錄下。
首先，下載圖片測試數(shù)據(jù)，由google提供的一個5種花的分類數(shù)據(jù)。
當(dāng)然，你也可以自己新建數(shù)據(jù),這個后續(xù)再說，先用現(xiàn)成的測試數(shù)據(jù)。
curl -O http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz
下載好之后，為了減少訓(xùn)練時間，我們可以刪除一些測試數(shù)據(jù)：
rm flower_photos/*/[3-9]*
文件目錄如下:
接下來，我們就可以開始訓(xùn)練了
首先，下載訓(xùn)練腳本，這是谷歌針對該測試數(shù)據(jù)的一個訓(xùn)練腳本
curl -O https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/tensorflow/r1.1/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py
開始訓(xùn)練:
python retrain.py \
--bottleneck_dir=bottlenecks \
--how_many_training_steps=500 \
--model_dir=inception \
--summaries_dir=training_summaries/basic \
--output_graph=retrained_graph.pb \
--output_labels=retrained_labels.txt \
--image_dir=flower_photos
完成之后在本目錄下生成2個訓(xùn)練模型的文件:retrained_graph.pb和retrained_labels.txt
訓(xùn)練完成之后，我們就可以寫測試腳本了。測試腳本也可以下載:
curl -L https://goo.gl/3lTKZs > label_image.py
label_image.py內(nèi)容如下:
有了測試腳本，就可以用python測試了
python label_image.py ?測試圖片的路徑
e.g.:
python label_image.py flower_photos/daisy/21652746_cc379e0eea_m.jpg
然后會有一個每一種的得分結(jié)果顯示:
我們要自己訓(xùn)練數(shù)據(jù)的話?？梢宰约航▊€文件夾，然后把要訓(xùn)練的圖片分類存好，在訓(xùn)練圖片時，把image_dir 指向該文件夾。
