私は、リテインスクリプトの例（https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py）にInception V4モデルを使用しようとしています。リトレインの例での開始v4の使用
このスクリプトは、Inception V3（2015）とMobilenetsのさまざまなバージョンの再学習をサポートしています。私はこれまで何をやったか
： スクリプトがいるProtobuf（.pb）ファイルではなく、チェックポイント（.ckpt）を使用しているので、私はここからinception_v4.pbをダウンロード：https://deepdetect.com/models/tf/inception_v4.pb。私が理解する限り、チェックポイントをロードしてフリーズグラフツールを使用して同じファイルを取得することもできます。
次に、tensorflow pythonツールimport_pb_to_tensorboard.pyを使用してグラフをテンソルボードで表示しました。これはtensorflow githubリポジトリにあります。 はInputImageと呼ばれ、bottleneck_tensor_nameはInceptionV4/Logits/Logits/MatMulでbottleneck_tensor_sizeが1001であることがわかりました。
elif architecture == 'inception_v4':
data_url = 'http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception-2015-12-05.tgz' #this won't make any difference
bottleneck_tensor_name = 'InceptionV4/Logits/Logits/MatMul'
bottleneck_tensor_size = 1001
input_width = 299
input_height = 299
input_depth = 3
resized_input_tensor_name = 'InputImage'
model_file_name = 'inception_v4.pb'
input_mean = 128
input_std = 128
私は、次のコマンドを使用してスクリプトを実行します：
python retrain.py --architecture=inception_v4 --bottleneck_dir=test2/bottlenecks --model_dir=inception_v4 --summaries_dir=test2/summaries/basic --output_graph=test2/graph_flowers.pb --output_labels=test2/labels_flowers.txt --image_dir=datasets/flowers/flower_photos --how_many_training_steps 100
を、私は次のように取得しています、私は追加することにより、再トレーニングスクリプトのcreate_model_info(architecture)機能を適応しようとしたこの情報を持つ
エラー：
File "retrain.py", line 373, in create_bottleneck_file str(e))) RuntimeError: Error during processing file datasets/flowers/flower_photos/tulips/4546299243_23cd58eb43.jpg (Cannot interpret feed_dict key as Tensor: Can not convert a Operation into a Tensor.)
'data_url =「http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception-2015-12 -05.tgz''は違いがあり、 'retrain.py'はあなたのモデルのファイル名を' inception-2015-12-05.tgz'と解釈するので、inception_v4ではなくinception_v3を使います。 –