基于inception v3模型的图像分类

inception v3模型文件可以从TensorFlow官方GitHub上下载。

训练代码retrain.py,识别代码label_image.py

在retrain.py所在的文件夹下创建data文件夹,将需要训练的图片放到这里,例如常见的花卉数据。

基于inception v3模型的图像分类_第1张图片

然后shift+鼠标右键,选择“在此处打开命令窗口”,输入:

python retrain.py --output_graph=retrained_graph.pb --output_labels=retrained_labels.txt --image_dir=data

训练完成后,会生成一个retrained_graph.pb文件,一个retrained_labels.txt文件,其中txt文件为每类标签。

打开label_image.py,修改红框内路径:

基于inception v3模型的图像分类_第2张图片

然后在label_image.py所在的文件夹下shift+鼠标右键,选择“在此处打开命令窗口”,输入:

python label_image.py

结果如下,说明运行正确。

基于inception v3模型的图像分类_第3张图片

但是生成的模型PB文件是未优化的文件,文件比较大,可以对其进行优化:TensorFlow PB模型的优化

你可能感兴趣的:(基于inception v3模型的图像分类)