開始時のv3ネットワーク（Tensorflow）のラベルが間違っています

Question

ここからbuild_image_data.pyスクリプトを使用しています：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/inception/inception/data/build_image_data.py 私のデータセットをTFRecords形式に変換するのとまったく同じです。 inception_train.pyスクリプトでは、画像とラベルを印刷するときにラベルが画像に対応していないので、正しいトレーニングに進むことはできません。私が使用しているデータセットはアンバランスです（クラス間の画像数が異なります）。クラス間で同じ数の画像を使用してテストを行いましたが、ラベルはまだ間違っています。テンソルフローコードは変更されていませんが、唯一の変更はimage_processing.pyスクリプトに歪みを適用しないことです。 TFR変換のためにラベルが間違っているのか、画像とラベルを返すimage_processing.pyスクリプトがあるのか​​分かりません。何か案は？

Tensorflowバージョン：0.10 OS：Ubuntuの14.04

コードのスニペットinception_train.pyスクリプトでそれを確認するには次のとおりです。

labs = sess.run(labels) 
imgs = sess.run(images) 


for i in range(FLAGS.batch_size): 
    print('Label ' + str(labs[i])) 
    plt.imshow(imgs[i, :, :, :]) 
    plt.show() 

Answer 1

あなたは同時に両方を実行する必要があります。それはありますsess.runを1​​回だけ呼び出します。このようなもの：

imgs,labs = sess.run([images,labels])# ONLY ONE CALL 

for i in range(FLAGS.batch_size): 
    print('Label ' + str(labs[i])) 
    plt.imshow(imgs[i, :, :, :]) 
    plt.show()