使用TensorFlow-Slim进行自己图像数据集分类

前提说明:注意本文没有介绍tensorflow的安装,是在tensorflow-models扩张包的下进行的改造,让其可以训练预测自己想要的分类

目录

1.下载tensorflow-models扩展包

2.准备自己的训练数据

3.将数据转换为tfrecord格式数据

4.下载与训练模型

5.训练模型

6.导出推理图(导出推理图)

7.冻结导出图(冻结导出的图形)

8.预测图片

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1.下载tensorflow-models扩展包

  到tensorflow-models的GitHub下载research下面的slim这个包到本地

 

2.准备自己的训练数据

自己创建一个image_data文件夹,在文件夹下创建每一个分类的文件夹,里面放入自己预先分好类的图片

3.将数据转换为tfrecord格式数据

   对于大数据，TensorFlow中都需要转换成TFRecord格式的文件，TFRecord文件同样是以二进制进行存储数据的，适合以串行的方式读取大批量数据。其优势是能更好的利用内存，更方便地复制和移动，这更符合TensorFlow执行引擎的处理方式。通常数据转换成tfrecord格式需要写个小程序将每一个样本组装成protocol buffer定义的Example的对象，序列化成字符串，再由tf.python_io.TFRecordWriter写入文件即可。
   这里为了方便快捷我更改了一部分代码直接调用datasets下的flowers模型文件来生成我们的tfrecord格式和labels文件,我们进入我们下载好的slim文件夹下,然后再进入datasets文件夹下

打开download_and_convert_flowers.py

*修改第43行,这个值的意思的测试数据集的数量,我们一般2,8分数据集,这里只用填写测试集的数据代码会自动吧总数据集分成2部分

*修改第48行这个的意思是生成几个tfrecord文件,这个数量是根据你数据量来划分,1024左右张图片一个tfrecord

下面就是更改图片路径使用自己的路径

第83行,先注释了然后添加自己的路径

flower_root = 你数据集的路径/image_data

还要分别注释两个代码,第190行,第210行

这两行都注释了,这两行的意思就是下载TensorFlow的分类图片和删除下载的压缩包,因为我们不用他们的

代码就修改完了可以运行文件把图片转为 tfrecord

到 slim文件夹下

python download_and_convert_data.py\
 --dataset_name=flowers\
 --dataset_dir=你自己的路径/data/