TensorFlow를 사용하여 고양이 종류의 판별기 만들기

TensorFlow를 사용하여 고양이 종류의 판별기를 만듭니다. TensorFlow를 설치하고 있다고 가정합니다.
파이썬 버전은 python3입니다.
먼저 TensorFlow 폴더를 Github에서 삭제하십시오.

이미지 수집

google_images_download 설치pip install google_images_download
이미지 다운로드googleimagesdownload -k 猫の種類 로 이미지를 수집하러 갑니다.



미국 쇼 귀엽다.

학습

모은 고양이의 이미지를 학습합니다.
이 때 학습 데이터의 폴더를 영어로 변경하십시오.
그런 다음 폴더를 gakusyu_data라는 폴더에 넣고 삭제 한 TensorFlow 폴더의 tensorflow/tensorflow/examples/image_retraining에 넣습니다.

중미는 이런 느낌
retrain.py는 없어서 분은 조사하면 나오므로 소스 코드를 복사하여 만들어주세요.

명령 프롬프트를 엽니다.
tensorflow/tensorflow/examples/image_retraining으로 이동합니다.
거기서python retrain.py --bottleneck_dir=bottlenecks --how_many_training_steps=学習データ数 --model_dir=inception --summaries_dir=training_summaries/basic --output_graph=retrained_graph.pb --output_labels=retrained_labels.txt --image_dir=gakusyu_data
을 실행합니다. 파일명으로 에러가 나오는 경우가 있으므로, 그 경우는 파일명을 바꾸어 주세요
완료하면 OK입니다.

이미지 판별

다음으로 판별합니다.
tensorflow/tensorflow/examples/image_retraining에서 판별하고 싶은 이미지 파일을 넣어 두십시오.
먼저 tensorflow/tensorflow/examples/label_image에 있는 label_image.py를 tensorflow/tensorflow/examples/image_retraining으로 이동합니다.
그리고python label_image.py --image 画像ファイル名 --graph retrained_graph.pb --labels retrained_labels.txt실행하면

이러한 결과가 나옵니다.
KeyCodeError가 발생하면 label_image.py의 84,85 행을input_layer = "Mul"
output_layer = "final_result"로 변경하면 치료하는 것 같습니다. 자신은 낫지 않았기 때문에 조사해 보면 판별시키는 커맨드의 끝에 --input_layer=Placeholder 를 넣으면 움직였습니다.
그럼 또.