Pretrained ResNet V2モデルを使用したSlimクラシファイアの作成

Question

スリムなドキュメントで提供されている、あらかじめ訓練されたResNet V2モデルを使用する画像分類子を作成しようとしています。ここで

コードは今のところです：問題は、私はこのエラーを取得しておくある

import tensorflow as tf 
slim = tf.contrib.slim 
from PIL import Image 
from inception_resnet_v2 import * 
import numpy as np 

checkpoint_file = 'inception_resnet_v2_2016_08_30.ckpt' 
sample_images = ['carrot.jpg'] 

input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None,299,299,3), name='input_image') 
scaled_input_tensor = tf.scalar_mul((1.0/255), input_tensor) 
scaled_input_tensor = tf.subtract(scaled_input_tensor, 0.5) 
scaled_input_tensor = tf.multiply(scaled_input_tensor, 2.0) 


variables_to_restore = slim.get_model_variables() 
print(variables_to_restore) 

init_fn = slim.assign_from_checkpoint_fn(
     checkpoint_file, 
     slim.get_model_variables('InceptionResnetV2')) 

sess = tf.Session() 
init_fn(sess) 
arg_scope = inception_resnet_v2_arg_scope() 
with slim.arg_scope(arg_scope): 
    logits, end_points = inception_resnet_v2(scaled_input_tensor, is_training=False) 

for image in sample_images: 
    im = Image.open(image).resize((299,299)) 
    im = np.array(im) 
    im = im.reshape(-1,299,299,3) 
    predict_values, logit_values = sess.run([end_points['Predictions'], logits], feed_dict={input_tensor: im}) 
    print (np.max(predict_values), np.max(logit_values)) 
    print (np.argmax(predict_values), np.argmax(logit_values)) 

：

Traceback (most recent call last): 
    File "./classify.py", line 21, in <module> 
    slim.get_model_variables('InceptionResnetV2')) 
    File "/home/ubuntu/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/contrib/framework/python/ops/variables.py", line 584, in assign_from_checkpoint_fn 
    saver = tf_saver.Saver(var_list, reshape=reshape_variables) 
    File "/home/ubuntu/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/training/saver.py", line 1040, in __init__ 
    self.build() 
    File "/home/ubuntu/tensorflow/local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/training/saver.py", line 1061, in build 
    raise ValueError("No variables to save") 
ValueError: No variables to save 

だから、TF /スリムは任意の変数を見つけることができないようで、これが行われます私が電話をしたときにクリア：

variables_to_restore = slim.get_model_variables() 
    print(variables_to_restore) 

空の配列を出力します。

事前トレーニングされたモデルを使用するにはどうすればよいですか？

Answer 1

これは、グラフにモデルをまだ構築していないため、「InceptionResnetV2」という名前で始まる変数をキャプチャして保護者が復元するためです。

slim.get_variables_to_restore()を使用する前に、モデル構築を行うべきだと思います。例えば

：

with slim.arg_scope(arg_scope): 
    logits, end_points = inception_resnet_v2(scaled_input_tensor, is_training=False) 

variables_to_restore = slim.get_model_variables() 

この方法では、テンソル変数が構築されると、あなたはvariables_to_restoreはもはや空で見るべきではありません。

Answer 2

モデル変数を手動で追加する必要があります。

この

with slim.arg_scope(arg_scope): 
    logits, end_points = inception_resnet_v2(scaled_input_tensor, is_training=False) 

# Add model variables 
for var in tf.global_variables(scope='inception_resnet_v2'): 
    slim.add_model_variable(var) 

をお試しください