【深度学习】tensorflow加载VGG16的网络结构和模型参数

最新推荐文章于 2025-06-12 15:28:56 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_29340857/article/details/78751971
该博客介绍了如何在TensorFlow中加载VGG16的预训练网络结构和模型参数，包括定义输入占位符、加载模型、创建Graph、定义feed_dict以及进行预测的步骤，并展示了结果。完整代码可在作者的GitHub上找到。

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文件介绍

synset.txt:标签列表
vgg16-20160129.tfmodel：pre-trained vgg16的网络结构和结点参数

定义输入placeholder

images = tf.placeholder("float", [None, 224, 224, 3])

加载模型

with open("model/vgg16-20160129.tfmodel", mode='rb') as f:
  fileContent = f.read()

创建Graph，导入pre-trained模型

graph_def = tf.GraphDef()
graph_def.ParseFromString(fileContent)
tf.import_graph_def(graph_def, input_map={
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