"如何使用Tensorflow训练并加载模型文件及PB文件生成教程"

本文介绍了如何使用TensorFlow训练模型并生成.pb文件，以及如何加载已训练好的模型文件。文章主要参考了一篇博客文章链接为：http://blog.csdn.net/u014432647/article/details/75276718。 文章首先介绍了一个GitHub的项目链接，该项目提供了使用TensorFlow训练和测试一个模型的相关代码和数据文件。其中包含了15张狗和15张猫的图片用于训练和测试。作者将通过这个项目逐步讲解相应的步骤。 文章提到，在开始训练之前，首先需要读取图片。作者给出了一个用于读取图片的函数read_img，该函数会读取指定路径下的所有文件夹，并返回一个包含文件夹路径的列表。 接下来，作者介绍了如何进行图片的预处理。在这个项目中，作者使用了VGG16模型进行训练和测试。VGG16是一种能够进行图像分类和定位的卷积神经网络模型。为了使用VGG16模型进行训练，需要对图片进行预处理。作者给出了一个用于对图片进行预处理的函数img_resize，该函数会将图片重新调整为指定大小，并进行归一化处理。 在训练前的准备工作完成后，作者介绍了如何定义模型。作者通过调用TensorFlow提供的接口函数tf.contrib.slim.fine_tune_checkpoint，加载预训练的VGG16模型，并根据自己的数据来重新定义新的模型。作者详细介绍了如何通过修改网络结构和添加自定义层来重新定义模型。 接着，作者介绍了如何定义损失函数和优化器。损失函数用于衡量模型的预测结果与实际结果之间的差距，优化器则用于根据损失函数来更新模型的参数。作者使用了交叉熵损失函数和Adam优化器，并详细介绍了如何调用相关函数来进行定义。 在定义好损失函数和优化器后，作者介绍了如何训练模型。作者使用了TensorFlow的Session来运行训练过程，并通过循环迭代的方式不断更新模型的参数。作者还给出了一些训练过程中的注意事项，如学习率的设置和保存模型的方法。 训练完成后，作者介绍了如何保存模型成.pb文件。.pb文件是TensorFlow中保存模型的一种常见格式，可以方便地进行模型的加载和部署。作者使用了tf.train.write_graph函数来保存模型，该函数需要指定模型的图定义和保存路径。 最后，作者介绍了如何加载已经训练好的.pb文件。加载模型文件可以用于进行预测和推断。作者使用了tf.train.import_meta_graph函数来加载模型文件，并通过Session来运行模型。 总结来说，本文详细介绍了使用TensorFlow训练模型并生成.pb文件的过程，同时也介绍了如何加载已经训练好的模型文件。通过这些内容，读者可以了解到如何使用TensorFlow进行深度学习模型的训练和部署。