Я адаптировал этот сценарий retrain.py для использования с несколькими моделями предварительной подготовки. После завершения обучения создается файл «retrained_graph.pb», который я затем читаю и пытаюсь использовать для запуска прогнозов на изображении. используя этот код:
def get_top_labels(image_data):
'''
Returns a list of labels and their probabilities
image_data: content of image as string
'''
with tf.compat.v1.Session() as sess:
softmax_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('final_result:0')
predictions = sess.run(softmax_tensor, {'DecodeJpeg/contents:0': image_data})
return predictions
Это прекрасно работает для модели inception_v3, потому что она имеет тензор под названием DecodeJpeg, другие модели, которые я использую, такие как inception_v4, mobilenet и inception_resnet_v2 - нет.
У меня вопрос: могу ли я добавить операции на график, например, использованный в add_jpeg_decoding в скрипте retrain.py, чтобы потом я мог использовать это для прогнозирования?
Можно ли это сделать? что-то вроде этого: predictions = sess.run(softmax_tensor, {image_data_tensor: image_data}), где image_data_tensor - это переменная, которая зависит от того, какую модель я использую?
Я просмотрел stackoverflow и не смог найти вопрос, который решает мою проблему, я бы действительноСпасибо за любую помощь, спасибо.