Извлечение функций с помощью VGGnet из моих собственных данных с помощью TensorFlow?

Question

Я предварительно обучил VGG19 с набором данных SIRI-WHU, и теперь я хочу извлечь функции, и я не знаю, как это сделать. Может кто-то помочь мне, пожалуйста? спасибо

Answer 1

Я решил эту проблему, установив слой FC6 в качестве выходного слоя

prob = sess.run(vgg.fc6, feed_dict=feed_dict)

тогда я сохранил функции в файле h5

f = h5py.File('sample.h5','a')
f.create_dataset('data',data=prob,dtype=np.float32)

Answer 2

Ну, не так много информации, чтобы помочь вам. Можете ли вы загрузить модель, если это так, вы можете сделать что-то вроде этого:

with tf.Session() as sess:    
    # the tensor you want to feed your image to
    input_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name("name of your input tensor") 

    # the tensor you're interested in, most likely last_dense_layer_name/BiasAdd:0
    output_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name("name of your output tensor")

    feature_vector = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: **insert numpy array of your image **})

Этот код предполагает, что ваш график находится в памяти, если у вас проблемы с этим, просто спросите