TensorFlow DAY8：模型保存与Inception-v3图像识别实践

在本篇TensorFlow学习教程中，主要讲解了如何在Day 8中保存和载入模型，以及如何使用预训练的Inception-v3模型进行图像识别。首先，我们从加载MNIST数据集开始，通过`input_data.read_data_sets`函数获取已标记的手写数字数据，并设置每批次的图片数量为100。接着，定义了两个占位符`x`和`y`，分别用于输入特征（784维向量）和真实标签（10分类的one-hot编码）。 核心部分是构建了一个简单的神经网络，包括权重矩阵`W`和偏置项`b`，并通过`tf.nn.softmax`和`tf.matmul`操作实现前向传播得到预测结果。为了评估模型性能，采用了交叉熵损失函数`tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits`，并使用梯度下降优化器`tf.train.GradientDescentOptimizer`最小化损失。训练步骤通过`train_step`完成，并定义了准确率的计算方法，使用`tf.argmax`找出每个样本的真实标签和预测标签中最大值的位置。 关键环节是模型的保存和载入，通过`tf.train.Saver`对象`saver`，在会话`with tf.Session()`中调用`saver.save(sess, save_path)`保存模型，以便后续重新加载。这在模型训练完成后或者需要在不同设备或环境下继续训练时非常有用。 此外，教程还提到了使用Inception-v3模型，但具体是如何将其集成到当前模型中的，或者是在识别图像时如何调用Inception-v3进行特征提取并未在提供的部分内容中详述。通常，使用预训练的Inception-v3模型，你需要先下载模型权重，并在TensorFlow中加载这些权重，然后将其作为特征提取器，将模型的输出传递给一个简单的分类层进行最终的预测。 这篇文章的重点在于理解TensorFlow的基本操作，如定义占位符、创建神经网络、损失函数和优化器，以及如何保存和载入模型，这对于深入学习深度学习和迁移学习至关重要。同时，它也展示了如何利用现有的预训练模型进行图像识别任务。