可视化InceptionV3结构

原创

Tina姐 2023-06-14 17:54:28 ©著作权

文章标签 可视化 InceptionV3 tensorflow 字符串打开文件 文章分类 代码人生

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之前的博客已经介绍过InceptionV3论文，包括实现了InceptionV3的前向传播，很详细的一个版本，接下来还会有更多关于InceptionV3的介绍。想从InceptionV3入手逐步来理解卷积的构造，模型的构建，训练，测试以及迁移。

进入正题

1.导入各种包

import tensorflow as tf
import os
import tarfile
import requests

2.下载模型

2.1保存下载路径在inception_pretrain_model_url

inception_pretrain_model_url = 'http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception-2015-12-05.tgz'

2.2创建存放模型的文件夹

#创建文件夹的名字及路径（当前路径下）
inception_pretrain_model_dir = "inception_pretrain"
#如果inception_pretrain_model_dir的文件夹不存在，则创建
if not os.path.exists(inception_pretrain_model_dir):
    #os.path.exists()函数用来检验给出的路径是否真地存在 返回bool
    os.makedirs(inception_pretrain_model_dir)
    #makedir(path):创建文件夹，注：创建已存在的文件夹将异常

filename = inception_pretrain_model_url.split('/')[-1]
#inception_pretrain_model_url的字符串是http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception-2015-12-05.tgz
#filename取以/分开的最后一个字符串即inception-2015-12-05.tgz
filepath = os.path.join(inception_pretrain_model_dir, filename)
#将两个路径连接起来：inception_pretrain\inception-2015-12-05.tgz

2.3查看路径下是否有文件，若无就下载

# 如果路径名不存在（这里指的是路径下的内容）的话，就开始下载文件
if not os.path.exists(filepath):
    print("开始下载: ", filename)
    r = requests.get(inception_pretrain_model_url, stream=True)
    # requests.get从指定http网站上下载内容
    with open(filepath, 'wb') as f:
        for chunk in r.iter_content(chunk_size=1024):
            if chunk:
                f.write(chunk)
    #用with语句来打开文件，就包含关闭的功能。wb是写二进制文件，由于文件过大，批量写（这里是压缩包）

2.4解压文件，解压前先打印开始解压提示语

print("下载完成, 开始解压: ", filename)
#解压出来的文件其中的classify_image_graph_def.pb 文件就是训练好的Inception-v3模型。
#imagenet_synset_to_human_label_map.txt是类别文件。
tarfile.open(filepath, 'r:gz').extractall(inception_pretrain_model_dir)
# tarfile解压文件

3.创建TensorBoard log目录

log_dir = 'inception_log'  #目录地址
if not os.path.exists(log_dir):
    os.makedirs(log_dir)

# 加载inception graph
inception_graph_def_file = os.path.join(inception_pretrain_model_dir, 'classify_image_graph_def.pb')
with tf.Session() as sess:
    with tf.gfile.FastGFile(inception_graph_def_file, 'rb') as f: #以二进制读取文件
        graph_def = tf.GraphDef()
        # 绘图
        graph_def.ParseFromString(f.read())
        tf.import_graph_def(graph_def, name='')
    writer = tf.summary.FileWriter(log_dir, sess.graph)
    #AttributeError: module 'tensorflow.python.training.training' has no attribute 'SummaryWriter'所以用tf.summary.FileWriter
    writer.close()

解压完后的文件如下：

可视化InceptionV3结构_可视化