Tencent ML-Images 项目使用教程

Tencent ML-Images 项目使用教程

tencent-ml-images Largest multi-label image database; ResNet-101 model; 80.73% top-1 acc on ImageNet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tencent-ml-images

1. 项目目录结构及介绍

tencent-ml-images/
├── data/
│   ├── data_processing/
│   ├── example/
│   ├── git_images/
│   └── ...
├── models/
├── LICENSE
├── README.md
├── extract_feature.py
├── finetune.py
├── flags.py
├── image_classification.py
└── train.py

目录结构说明

• data/: 包含数据处理脚本、示例数据、Git 图片等。
  • data_processing/: 数据处理相关脚本。
  • example/: 示例数据文件。
  • git_images/: Git 图片相关文件。
• models/: 存放模型文件。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• extract_feature.py: 特征提取脚本。
• finetune.py: 微调模型脚本。
• flags.py: 配置标志脚本。
• image_classification.py: 图像分类脚本。
• train.py: 训练模型脚本。

2. 项目启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的启动文件，用于训练模型。该脚本主要功能包括：

• 加载数据集。
• 配置训练参数。
• 执行模型训练。

使用方法

python train.py --data_dir=/path/to/data --model_dir=/path/to/model

参数说明

• --data_dir: 数据集路径。
• --model_dir: 模型保存路径。

3. 项目配置文件介绍

flags.py

flags.py 是项目的配置文件，用于定义训练过程中的各种参数。该文件主要功能包括：

• 定义训练参数，如学习率、批量大小等。
• 定义数据路径和模型路径。

配置示例

import tensorflow as tf

flags = tf.app.flags

# 数据路径
flags.DEFINE_string('data_dir', '/path/to/data', 'Directory with the training data.')

# 模型路径
flags.DEFINE_string('model_dir', '/path/to/model', 'Directory to save the model.')

# 学习率
flags.DEFINE_float('learning_rate', 0.001, 'Initial learning rate.')

# 批量大小
flags.DEFINE_integer('batch_size', 32, 'Batch size for training.')

FLAGS = flags.FLAGS

使用方法

在 train.py 中导入 flags.py 并使用 FLAGS 对象获取配置参数。

import flags

data_dir = FLAGS.data_dir
model_dir = FLAGS.model_dir
learning_rate = FLAGS.learning_rate
batch_size = FLAGS.batch_size

通过以上配置，可以灵活调整训练过程中的各项参数。

tencent-ml-images Largest multi-label image database; ResNet-101 model; 80.73% top-1 acc on ImageNet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tencent-ml-images