ニューラルネットワークの開始v3でラベルが作成されない

Question

ニューラルネットワークの開始v3とTensorflowのテストでエラーが発生しました。

私は、Pythonでこの方法をavtivatedし、モデルを訓練された：私は、次のエラーました

source tf_files/tensorflow/bin/activate 
python tf_files/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py --bottleneck_dir=tf_files/bottlenecks --how_many_training_steps 500 --model_dir=tf_files/inception --output_graph=tf_files/retrained_graph.pb --output_labels=tf_files/retrained_labels.txt --image_dir tf_files/data 

：

CRITICAL:tensorflow:Label kiwi has no images in the category testing.

Kiwiは、画像を含むフォルダです。他のフォルダApplesは私にエラーを与えませんでした。しかし、20枚以下の画像が含まれている可能性があります。また、retrained_labels.txtというファイルは作成されません。

したがって、次のコマンドを実行すると、上記のファイルが見つからないというエラーが表示されます。

python image_label.py apple.jpg 

すべてがそれのフォルダ内にあり、image_label.pyの内容は次のとおりです。

import tensorflow as tf 
import sys 

# change this as you see fit 
image_path = sys.argv[1] 

# Read in the image_data 
image_data = tf.gfile.FastGFile(image_path, 'rb').read() 

# Loads label file, strips off carriage return 
label_lines = [line.rstrip() for line 
       in tf.gfile.GFile("tf_files/retrained_labels.txt")] 

# Unpersists graph from file 
with tf.gfile.FastGFile("tf_files/retrained_graph.pb", 'rb') as f: 
graph_def = tf.GraphDef() 
graph_def.ParseFromString(f.read()) 
_ = tf.import_graph_def(graph_def, name='') 

with tf.Session() as sess: 
# Feed the image_data as input to the graph and get first prediction 
softmax_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('final_result:0') 

predictions = sess.run(softmax_tensor, \ 
     {'DecodeJpeg/contents:0': image_data}) 

# Sort to show labels of first prediction in order of confidence 
top_k = predictions[0].argsort()[-len(predictions[0]):][::-1] 

for node_id in top_k: 
    human_string = label_lines[node_id] 
    score = predictions[0][node_id] 
    print('%s (score = %.5f)' % (human_string, score)) 

Answer 1

私はそれを解決しました。フォルダにで訓練するのに十分な画像がなかったため、エラーはに発生しました。ですから、画像の数を14から38に増やしてから、それは私に予測を与えます！