大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。

Jetbrains全系列IDE使用 1年只要46元售后保障童叟无欺

使用自己的数据集训练GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型（TensorFlow）

【尊重原创，转载请注明出处】https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/81560537

新增博客《使用自己的数据集训练MobileNet、ResNet图像识别（TensorFlow）》https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/88252699

一、前言

1、网上已有对GoogLenet模型原理详尽分析了，因此本博客并不打算详细分析GoogLenet，而主要谈及GoogLenet代码实现方面。诚然，网上已经有很多使用TensorFlow实现GoogLenet模型，但很尴尬的是，代码基本上都是你抄我，我复制你。原型代码貌似都是来自黄文坚著作《TensorFlow实战》-第六章的《6.3TensorFlow 实现 GooglelnceptionNet》。要想改动为实际可用的、可训练、可测试的图像分类模型，还是要花很大的力气的。

2、本博客，将使用TensorFlow实现GoogLenet V1和GoogLenet V3的图像分类，其中GoogLenet V3的源码也是参考黄文坚著作《TensorFlow实战》，注意该文的源码仅仅是对Inception V3进行运算性能的测试，并未做图像分类的测试。实质上，官网TensorFlow已经使用TF-slim实现了InceptionNet V1,V2,V3,V4等模型，为什么不用呢？因此鄙人在此基础上，完成训练和测试的封装。

3、为了方便大家，这里会提供

（1）训练和测试的图片数据集

（2）提供制作tfrecords数据格式的Python文件

（3）GoogLenet训练和测试的完整代码，包含inception v1 v2 v3的训练方法

（4）干脆整个工程的项目都放在Github，老铁要是觉得不错，记得给个“star”哈

（5）新增《使用自己的数据集训练MobileNet、ResNet图像识别（TensorFlow）》https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/88252699

Github源码：https://github.com/PanJinquan/tensorflow_models_learning

预训练模型下载地址：https://download.csdn.net/download/guyuealian/10610847

关于其他模型MobileNet和ResNet模型训练方法，请参考另一篇博客：《使用自己的数据集训练MobileNet、ResNet图像识别（TensorFlow）》https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/88252699

使用自己的数据集训练GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型（TensorFlow）

InceptionNet，是 Google 的研究人员提出的网络结构(所以也叫做`GoogLeNet`)，在当时取得了非常大的影响，因为网络的结构变得前所未有，它颠覆了大家对卷积网络的串联的印象和固定做法，采用了一种非常有效的 inception 模块，得到了比 VGG 更深的网络结构，但是却比 VGG 的参数更少，因为其去掉了后面的全连接层，所以参数大大减少，同时有了很高的计算效率。

1、googlenet 的网络示意图：

使用自己的数据集训练GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型（TensorFlow）「建议收藏」

2、Inception 模块

在上面的网络中，我们看到了多个四个并行卷积的层，这些四个卷积并行的层就是 inception 模块，可视化如下

一个 inception 模块的四个并行线路如下：

1.一个 1 x 1 的卷积，一个小的感受野进行卷积提取特征
2.一个 1 x 1 的卷积加上一个 3 x 3 的卷积，1 x 1 的卷积降低输入的特征通道，减少参数计算量，然后接一个 3 x 3 的卷积做一个较大感受野的卷积
3.一个 1 x 1 的卷积加上一个 5 x 5 的卷积，作用和第二个一样
4.一个 3 x 3 的最大池化加上 1 x 1 的卷积，最大池化改变输入的特征排列，1 x 1 的卷积进行特征提取

最后将四个并行线路得到的特征在通道这个维度上拼接在一起

二、项目文件结构说明

tensorflow_models_nets：

|__dataset   #数据文件

    |__record #里面存放record文件

    |__train    #train原始图片

    |__val      #val原始图片

|__models  #保存训练的模型

|__slim        #这个是拷贝自slim模块：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim

|__test_image #存放测试的图片

|__create_labels_files.py #制作trian和val TXT的文件

|__create_tf_record.py #制作tfrecord文件

|__inception_v1_train_val.py #inception V1的训练文件

|__inception_v3_train_val.py # inception V3训练文件

|__mobilenet_train_val.py#mobilenet训练文件

|__resnet_v1_train_val.py#resnet训练文件

|__predict.py # 模型预测文件

三、训练模型过程

1、训练和测试的图片数据集

下面是我下载的数据集，共有五类图片，分别是：flower、guitar、animal、houses和plane，每组数据集大概有800张左右。为了照顾网友，下面的数据集，都已经放在Github项目的文件夹dataset上了，记得给个“star”哈

animal：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/
flower：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/
plane：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/airplanes_side/airplanes_side.tar
house：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/houses/houses.tar
guitar：http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/guitars/guitars.tar

下载图片数据集后，需要划分为train和val数据集，前者用于训练模型的数据，后者主要用于验证模型。这里提供一个create_labels_files.py脚本，可以直接生成训练train和验证val的数据集txt文件。

#-*-coding:utf-8-*-
"""
    @Project: googlenet_classification
    @File   : create_labels_files.py
    @Author : panjq
    @E-mail : pan_jinquan@163.com
    @Date   : 2018-08-11 10:15:28
"""

import os
import os.path


def write_txt(content, filename, mode='w'):
    """保存txt数据
    :param content:需要保存的数据,type->list
    :param filename:文件名
    :param mode:读写模式:'w' or 'a'
    :return: void
    """
    with open(filename, mode) as f:
        for line in content:
            str_line = ""
            for col, data in enumerate(line):
                if not col == len(line) - 1:
                    # 以空格作为分隔符
                    str_line = str_line + str(data) + " "
                else:
                    # 每行最后一个数据用换行符“\n”
                    str_line = str_line + str(data) + "\n"
            f.write(str_line)
def get_files_list(dir):
    '''
    实现遍历dir目录下,所有文件(包含子文件夹的文件)
    :param dir:指定文件夹目录
    :return:包含所有文件的列表->list
    '''
    # parent:父目录, filenames:该目录下所有文件夹,filenames:该目录下的文件名
    files_list = []
    for parent, dirnames, filenames in os.walk(dir):
        for filename in filenames:
            # print("parent is: " + parent)
            # print("filename is: " + filename)
            # print(os.path.join(parent, filename))  # 输出rootdir路径下所有文件（包含子文件）信息
            curr_file=parent.split(os.sep)[-1]
            if curr_file=='flower':
                labels=0
            elif curr_file=='guitar':
                labels=1
            elif curr_file=='animal':
                labels=2
            elif curr_file=='houses':
                labels=3
            elif curr_file=='plane':
                labels=4
            files_list.append([os.path.join(curr_file, filename),labels])
    return files_list


if __name__ == '__main__':
    train_dir = 'dataset/train'
    train_txt='dataset/train.txt'
    train_data = get_files_list(train_dir)
    write_txt(train_data,train_txt,mode='w')

    val_dir = 'dataset/val'
    val_txt='dataset/val.txt'
    val_data = get_files_list(val_dir)
    write_txt(val_data,val_txt,mode='w')

注意，上面Python代码，已经定义每组图片对应的标签labels：

flower ->labels=0
guitar ->labels=1
animal ->labels=2
houses ->labels=3
plane ->labels=4

2、制作tfrecords数据格式

有了 train.txt和val.txt数据集，我们就可以制作train.tfrecords和val.tfrecords文件了，项目提供一个用于制作tfrecords数据格式的Python文件：create_tf_record.py，鄙人已经把代码放在另一篇博客：《Tensorflow生成自己的图片数据集TFrecords》https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/80857228 ，代码有详细注释了，所以这里不贴出来了.

注意：

（1）create_tf_record.py将train和val数据分别保存为单个record文件，当图片数据很多时候，会导致单个record文件超级巨大的情况，解决方法就是，将数据分成多个record文件保存，读取时，只需要将多个record文件的路径列表交给“tf.train.string_input_producer”即可。

（2）如何将数据保存为多个record文件呢？请参考鄙人的博客：《Tensorflow生成自己的图片数据集TFrecords》https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/80857228

create_tf_record.py提供几个重要的函数：

create_records()：用于制作records数据的函数，

read_records()：用于读取records数据的函数,

get_batch_images():用于生成批训练数据的函数

get_example_nums：统计tf_records图像的个数(example个数)

disp_records(): 解析record文件，并显示图片，主要用于验证生成record文件是否成功

3、GoogLenet网络结构

GoogLenet InceptionNet有很多的变体, 比如`InceptionV1`,`V2`, `V3`, `V4`版本，网上已经有很多使用TensorFlow实现的，但很尴尬的是，代码基本上都是你抄我，我复制你。原型代码貌似都是来自黄文坚著作《TensorFlow实战》-第六章的《6.3TensorFlow 实现 GooglelnceptionNet》。要想改动为实际可用的、可训练、可测试的图像分类模型，还是要花很大的力气的。

本人一开始就想把黄文坚第六章的《6.3TensorFlow 实现 GooglelnceptionNet》的源码封装成可训练的过程，但训练过程发现模型一直不收敛，识别率一直在0.2-0.3%浮动，不知道是我参数设置问题，还是我训练代码出错了，反正就是不行！！！

官网TensorFlow已经提供了使用TF-slim实现的InceptionNet V1,V2,V3,V4模型。TF-Slim是tensorflow中定义、训练和评估复杂模型的轻量级库。tf-slim中的组件可以轻易地和原生tensorflow框架以及例如tf.contrib.learn这样的框架进行整合。

1、官网模型地址：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim/nets

2、slim/nets下的模型都是用TF-slim实现的网络结构，关系TF-slim的用法，可参考：

《tensorflow中slim模块api介绍》：https://blog.csdn.net/guvcolie/article/details/77686555

4、训练方法实现过程

inception_v3要求训练数据height, width = 299, 299（亲测用224也是可以的），项目使用create_tf_record.py制作了训练train299.tfrecords和验证val299.tfrecords数据，下面是inception_v3_train_val.py文件代码说明：

from datetime import datetime
import slim.nets.inception_v3 as inception_v3
from create_tf_record import *
import tensorflow.contrib.slim as slim


labels_nums = 5  # 类别个数
batch_size = 16  #
resize_height = 299  # 指定存储图片高度
resize_width = 299  # 指定存储图片宽度
depths = 3
data_shape = [batch_size, resize_height, resize_width, depths]

下面就一步一步实现训练过程：

（1）先占几个坑用来填数据：

　tf.placeholder()是TensorFlow的占位符节点，由placeholder方法创建，其也是一种常量，但是由用户在调用run方法时传递的，可以简单理解为形参，用于定义过程，在执行的时候再赋具体的值。利用tf.placeholder()，代码就可以很方便的实现：is_training=True时，填充train数据进行训练过程，is_training=False时，填充val数据进行验证过程

# 定义input_images为图片数据
input_images = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, resize_height, resize_width, depths], name='input')
# 定义input_labels为labels数据
# input_labels = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[None], name='label')
input_labels = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[None, labels_nums], name='label')

# 定义dropout的概率
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32,name='keep_prob')
is_training = tf.placeholder(tf.bool, name='is_training')

（2）定义一个训练函数train():

def train(train_record_file,
          train_log_step,
          train_param,
          val_record_file,
          val_log_step,
          labels_nums,
          data_shape,
          snapshot,
          snapshot_prefix):
    '''
    :param train_record_file: 训练的tfrecord文件
    :param train_log_step: 显示训练过程log信息间隔
    :param train_param: train参数
    :param val_record_file: 验证的tfrecord文件
    :param val_log_step: 显示验证过程log信息间隔
    :param val_param: val参数
    :param labels_nums: labels数
    :param data_shape: 输入数据shape
    :param snapshot: 保存模型间隔
    :param snapshot_prefix: 保存模型文件的前缀名
    :return:
    '''

（3）读取训练和验证数据

create_tf_record.py文件提供了读取records数据的函数read_records()，以及获得批训练的数据get_batch_images()。一般而言，训练时需要打乱输入数据，因此函数get_batch_images()提供了shuffle=True参数可以打乱输入数据，但该函数仅仅对一个批次的数据进行打乱的，并未达到随机打乱所有训练数据的要求，鄙人建议是：在制作records数据时就打乱训练数据，即设置create_records()函数的参数shuffle=True，而对val数据，不要求打乱数据。

    [base_lr,max_steps]=train_param
    [batch_size,resize_height,resize_width,depths]=data_shape
    # 获得训练和测试的样本数
    train_nums=get_example_nums(train_record_file)
    val_nums=get_example_nums(val_record_file)
    print('train nums:%d,val nums:%d'%(train_nums,val_nums))

    # 从record中读取图片和labels数据
    # train数据,训练数据一般要求打乱顺序shuffle=True
    train_images, train_labels = read_records(train_record_file, resize_height, resize_width, type='normalization')
    train_images_batch, train_labels_batch = get_batch_images(train_images, train_labels,
                                                              batch_size=batch_size, labels_nums=labels_nums,
                                                              one_hot=True, shuffle=True)
    # val数据,验证数据可以不需要打乱数据
    val_images, val_labels = read_records(val_record_file, resize_height, resize_width, type='normalization')
    val_images_batch, val_labels_batch = get_batch_images(val_images, val_labels,
                                                          batch_size=batch_size, labels_nums=labels_nums,
                                                          one_hot=True, shuffle=False)

（4）定义inception_v3网络模型

TensorFlow的inception_v3是用tf.contrib.slim写的。slim.arg_scope用于为tensorflow里的layer函数提供默认参数值，以使构建模型的代码更加紧凑苗条(slim)。inception_v3已经定义好了默认的参数值：inception_v3_arg_scope()，因此，需要在定义inception_v3模型之前，设置默认参数。

 # Define the model:
    with slim.arg_scope(inception_v3.inception_v3_arg_scope()):
        out, end_points = inception_v3.inception_v3(inputs=input_images, num_classes=labels_nums, dropout_keep_prob=keep_prob, is_training=is_training)

（5）指定损失函数和准确率（重点）

inception_v3模型的默认参数inception_v3.inception_v3_arg_scope()已经定义了L2正则化项（你可以看一下源码：weights_regularizer=slim.l2_regularizer(weight_decay)），因此定义损失函数时，需要把L2正则化项的损失也加进来优化。这里就需要特别特别……说明一下：

若使用 tf.losses自带的loss函数，则都会自动添加到loss集合中，不需要add_loss()了：如：tf.losses.softmax_cross_entropy()

如使用tf.nn的自带的损失函数，则必须手动添加，如： tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()和 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()

特别的，若自定义myloss损失函数，若myloss损失函数中使用了tf.losses中的loss函数,并将该loss添加到slim.losses.add_loss()中, 这时使用tf.losses.get_total_loss()函数时相当于累加两次myloss，因为tf.losses中的loss值都会自动添加到slim.losses接合中。因此若使用tf.losses中自带的loss函数,则不需要add_loss()了,否则相当于重复添加了

本项目源码使用交叉熵损失函数tf.losses.softmax_cross_entropy()和L2正则项add_regularization_losses=True!仅仅两条语句就Ok了，简单了吧，不得不惊叹tf.contrib.slim库的强大，大大简化网络代码的定义。若你使用原生的tf定义损失函数，你会发现计算L2正则项的损失，特别麻烦。

    # Specify the loss function: tf.losses定义的loss函数都会自动添加到loss函数,不需要add_loss()了
    tf.losses.softmax_cross_entropy(onehot_labels=input_labels, logits=out)#添加交叉熵损失loss=1.6
    # slim.losses.add_loss(my_loss)
    loss = tf.losses.get_total_loss(add_regularization_losses=True)#添加正则化损失loss=2.2
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(tf.argmax(out, 1), tf.argmax(input_labels, 1)), tf.float32))

（6）定义优化方案

这里使用GradientDescentOptimizer梯度下降法，当然也可以选择MomentumOptimizer或者AdadeltaOptimizer其他优化方法。由于inception_v3使用了batch_norm层，需要更新每一层的`average`和`variance`参数, 更新的过程不包含在正常的训练过程中, 需要我们去手动更新，并通过`tf.get_collection`获得所有需要更新的`op`。

slim.batch_norm里有moving_mean和moving_variance两个量，分别表示每个批次的均值和方差。当training时候，参数moving_mean和moving_variance的都需要update。看官网教程的解释和用法：

  Note: when training, the moving_mean and moving_variance need to be updated.
  By default the update ops are placed in `tf.GraphKeys.UPDATE_OPS`, so they
  need to be added as a dependency to the `train_op`. For example:
  “`python
    update_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)
    with tf.control_dependencies(update_ops):
        train_op = optimizer.minimize(loss)
  “`

一个不确定的说明：

（1）若使用train_op = optimizer.minimize(loss)函数时，则需要手动更新每一层的`average`和`variance`参数，并通过`tf.get_collection`获得所有需要更新的`op`

（2）若使用slim.learning.create_train_op()产生训练的op，貌似会自动更新每一层的参数，这个不确定！主要是我发现即使没有tf.get_collection，使用slim.learning.create_train_op()时，训练也是收敛的。

    # Specify the optimization scheme:
    optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=base_lr)

    # 在定义训练的时候, 注意到我们使用了`batch_norm`层时,需要更新每一层的`average`和`variance`参数,
    # 更新的过程不包含在正常的训练过程中, 需要我们去手动像下面这样更新
    # 通过`tf.get_collection`获得所有需要更新的`op`
    update_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)
    # 使用`tensorflow`的控制流, 先执行更新算子, 再执行训练
    with tf.control_dependencies(update_ops):
    # create_train_op that ensures that when we evaluate it to get the loss,
    # the update_ops are done and the gradient updates are computed.
    # train_op = slim.learning.create_train_op(total_loss=loss,optimizer=optimizer)
        train_op = slim.learning.create_train_op(total_loss=loss, optimizer=optimizer)

（7）训练迭代训练

TF-Slim自带了非常强大的训练工具 slim.learning.train()函数，下面是该函数的简单用法

g = tf.Graph()
 
# Create the model and specify the losses...
...
 
total_loss = slim.losses.get_total_loss()
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)
 
# create_train_op ensures that each time we ask for the loss, the update_ops
# are run and the gradients being computed are applied too.
train_op = slim.learning.create_train_op(total_loss, optimizer)
logdir = ... # Where checkpoints are stored.
 
slim.learning.train(
    train_op,
    logdir,
    number_of_steps=1000,
    save_summaries_secs=300,
    save_interval_secs=600):

不过啦~本人在循环迭代过程并未使用 slim.learning.train()函数，而是使用原生普通的tensorflow代码。主要是因为我想根据自己的需要控制迭代过程，显示log信息和保存模型：

说明：

1、step_train()函数可以实现测试trian的准确率(这里仅测试训练集的一个batch)，而val的数据数据是全部都需要测试的

2、可以设置模型保存间隔，源码还实现保存val准确率最高的模型

def step_train(train_op,loss,accuracy,
               train_images_batch,train_labels_batch,train_nums,train_log_step,
               val_images_batch,val_labels_batch,val_nums,val_log_step,
               snapshot_prefix,snapshot):
    '''
    循环迭代训练过程
    :param train_op: 训练op
    :param loss:     loss函数
    :param accuracy: 准确率函数
    :param train_images_batch: 训练images数据
    :param train_labels_batch: 训练labels数据
    :param train_nums:         总训练数据
    :param train_log_step:   训练log显示间隔
    :param val_images_batch: 验证images数据
    :param val_labels_batch: 验证labels数据
    :param val_nums:         总验证数据
    :param val_log_step:     验证log显示间隔
    :param snapshot_prefix: 模型保存的路径
    :param snapshot:        模型保存间隔
    :return: None
    '''
    saver = tf.train.Saver()
    max_acc = 0.0
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(tf.global_variables_initializer())
        sess.run(tf.local_variables_initializer())
        coord = tf.train.Coordinator()
        threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)
        for i in range(max_steps + 1):
            batch_input_images, batch_input_labels = sess.run([train_images_batch, train_labels_batch])
            _, train_loss = sess.run([train_op, loss], feed_dict={input_images: batch_input_images,
                                                                  input_labels: batch_input_labels,
                                                                  keep_prob: 0.5, is_training: True})
            # train测试(这里仅测试训练集的一个batch)
            if i % train_log_step == 0:
                train_acc = sess.run(accuracy, feed_dict={input_images: batch_input_images,
                                                          input_labels: batch_input_labels,
                                                          keep_prob: 1.0, is_training: False})
                print "%s: Step [%d]  train Loss : %f, training accuracy :  %g" % (
                datetime.now(), i, train_loss, train_acc)

            # val测试(测试全部val数据)
            if i % val_log_step == 0:
                mean_loss, mean_acc = net_evaluation(sess, loss, accuracy, val_images_batch, val_labels_batch, val_nums)
                print "%s: Step [%d]  val Loss : %f, val accuracy :  %g" % (datetime.now(), i, mean_loss, mean_acc)

            # 模型保存:每迭代snapshot次或者最后一次保存模型
            if (i % snapshot == 0 and i > 0) or i == max_steps:
                print('-----save:{}-{}'.format(snapshot_prefix, i))
                saver.save(sess, snapshot_prefix, global_step=i)
            # 保存val准确率最高的模型
            if mean_acc > max_acc and mean_acc > 0.7:
                max_acc = mean_acc
                path = os.path.dirname(snapshot_prefix)
                best_models = os.path.join(path, 'best_models_{}_{:.4f}.ckpt'.format(i, max_acc))
                print('------save:{}'.format(best_models))
                saver.save(sess, best_models)

        coord.request_stop()
        coord.join(threads)

有木有觉得step_train(）函数，跟Caffe的solver.prototxt的参数设置很像，比如snapshot_prefix、snapshot等参数，没错，我就是学Caffe转学TensorFlow的。因为习惯了Caffe的训练方式，所以啦，我把循环迭代改成类似于Caffe的形式，娃哈哈！

其中net_evaluation为评价函数：

def net_evaluation(sess,loss,accuracy,val_images_batch,val_labels_batch,val_nums):
    val_max_steps = int(val_nums / batch_size)
    val_losses = []
    val_accs = []
    for _ in xrange(val_max_steps):
        val_x, val_y = sess.run([val_images_batch, val_labels_batch])
        # print('labels:',val_y)
        # val_loss = sess.run(loss, feed_dict={x: val_x, y: val_y, keep_prob: 1.0})
        # val_acc = sess.run(accuracy,feed_dict={x: val_x, y: val_y, keep_prob: 1.0})
        val_loss,val_acc = sess.run([loss,accuracy], feed_dict={input_images: val_x, input_labels: val_y, keep_prob:1.0, is_training: False})
        val_losses.append(val_loss)
        val_accs.append(val_acc)
    mean_loss = np.array(val_losses, dtype=np.float32).mean()
    mean_acc = np.array(val_accs, dtype=np.float32).mean()
    return mean_loss, mean_acc

完整的inception_v3_train_val.py代码：

#coding=utf-8
import tensorflow as tf 
import numpy as np 
import pdb
import os
from datetime import datetime
import slim.nets.inception_v3 as inception_v3
from create_tf_record import *
import tensorflow.contrib.slim as slim
labels_nums = 5  # 类别个数
batch_size = 16  #
resize_height = 299  # 指定存储图片高度
resize_width = 299  # 指定存储图片宽度
depths = 3
data_shape = [batch_size, resize_height, resize_width, depths]
# 定义input_images为图片数据
input_images = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, resize_height, resize_width, depths], name='input')
# 定义input_labels为labels数据
# input_labels = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[None], name='label')
input_labels = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[None, labels_nums], name='label')
# 定义dropout的概率
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32,name='keep_prob')
is_training = tf.placeholder(tf.bool, name='is_training')
def net_evaluation(sess,loss,accuracy,val_images_batch,val_labels_batch,val_nums):
val_max_steps = int(val_nums / batch_size)
val_losses = []
val_accs = []
for _ in xrange(val_max_steps):
val_x, val_y = sess.run([val_images_batch, val_labels_batch])
# print('labels:',val_y)
# val_loss = sess.run(loss, feed_dict={x: val_x, y: val_y, keep_prob: 1.0})
# val_acc = sess.run(accuracy,feed_dict={x: val_x, y: val_y, keep_prob: 1.0})
val_loss,val_acc = sess.run([loss,accuracy], feed_dict={input_images: val_x, input_labels: val_y, keep_prob:1.0, is_training: False})
val_losses.append(val_loss)
val_accs.append(val_acc)
mean_loss = np.array(val_losses, dtype=np.float32).mean()
mean_acc = np.array(val_accs, dtype=np.float32).mean()
return mean_loss, mean_acc
def step_train(train_op,loss,accuracy,
train_images_batch,train_labels_batch,train_nums,train_log_step,
val_images_batch,val_labels_batch,val_nums,val_log_step,
snapshot_prefix,snapshot):
'''
循环迭代训练过程
:param train_op: 训练op
:param loss:     loss函数
:param accuracy: 准确率函数
:param train_images_batch: 训练images数据
:param train_labels_batch: 训练labels数据
:param train_nums:         总训练数据
:param train_log_step:   训练log显示间隔
:param val_images_batch: 验证images数据
:param val_labels_batch: 验证labels数据
:param val_nums:         总验证数据
:param val_log_step:     验证log显示间隔
:param snapshot_prefix: 模型保存的路径
:param snapshot:        模型保存间隔
:return: None
'''
saver = tf.train.Saver()
max_acc = 0.0
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
sess.run(tf.local_variables_initializer())
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)
for i in range(max_steps + 1):
batch_input_images, batch_input_labels = sess.run([train_images_batch, train_labels_batch])
_, train_loss = sess.run([train_op, loss], feed_dict={input_images: batch_input_images,
input_labels: batch_input_labels,
keep_prob: 0.5, is_training: True})
# train测试(这里仅测试训练集的一个batch)
if i % train_log_step == 0:
train_acc = sess.run(accuracy, feed_dict={input_images: batch_input_images,
input_labels: batch_input_labels,
keep_prob: 1.0, is_training: False})
print "%s: Step [%d]  train Loss : %f, training accuracy :  %g" % (
datetime.now(), i, train_loss, train_acc)
# val测试(测试全部val数据)
if i % val_log_step == 0:
mean_loss, mean_acc = net_evaluation(sess, loss, accuracy, val_images_batch, val_labels_batch, val_nums)
print "%s: Step [%d]  val Loss : %f, val accuracy :  %g" % (datetime.now(), i, mean_loss, mean_acc)
# 模型保存:每迭代snapshot次或者最后一次保存模型
if (i % snapshot == 0 and i > 0) or i == max_steps:
print('-----save:{}-{}'.format(snapshot_prefix, i))
saver.save(sess, snapshot_prefix, global_step=i)
# 保存val准确率最高的模型
if mean_acc > max_acc and mean_acc > 0.7:
max_acc = mean_acc
path = os.path.dirname(snapshot_prefix)
best_models = os.path.join(path, 'best_models_{}_{:.4f}.ckpt'.format(i, max_acc))
print('------save:{}'.format(best_models))
saver.save(sess, best_models)
coord.request_stop()
coord.join(threads)
def train(train_record_file,
train_log_step,
train_param,
val_record_file,
val_log_step,
labels_nums,
data_shape,
snapshot,
snapshot_prefix):
'''
:param train_record_file: 训练的tfrecord文件
:param train_log_step: 显示训练过程log信息间隔
:param train_param: train参数
:param val_record_file: 验证的tfrecord文件
:param val_log_step: 显示验证过程log信息间隔
:param val_param: val参数
:param labels_nums: labels数
:param data_shape: 输入数据shape
:param snapshot: 保存模型间隔
:param snapshot_prefix: 保存模型文件的前缀名
:return:
'''
[base_lr,max_steps]=train_param
[batch_size,resize_height,resize_width,depths]=data_shape
# 获得训练和测试的样本数
train_nums=get_example_nums(train_record_file)
val_nums=get_example_nums(val_record_file)
print('train nums:%d,val nums:%d'%(train_nums,val_nums))
# 从record中读取图片和labels数据
# train数据,训练数据一般要求打乱顺序shuffle=True
train_images, train_labels = read_records(train_record_file, resize_height, resize_width, type='normalization')
train_images_batch, train_labels_batch = get_batch_images(train_images, train_labels,
batch_size=batch_size, labels_nums=labels_nums,
one_hot=True, shuffle=True)
# val数据,验证数据可以不需要打乱数据
val_images, val_labels = read_records(val_record_file, resize_height, resize_width, type='normalization')
val_images_batch, val_labels_batch = get_batch_images(val_images, val_labels,
batch_size=batch_size, labels_nums=labels_nums,
one_hot=True, shuffle=False)
# Define the model:
with slim.arg_scope(inception_v3.inception_v3_arg_scope()):
out, end_points = inception_v3.inception_v3(inputs=input_images, num_classes=labels_nums, dropout_keep_prob=keep_prob, is_training=is_training)
# Specify the loss function: tf.losses定义的loss函数都会自动添加到loss函数,不需要add_loss()了
tf.losses.softmax_cross_entropy(onehot_labels=input_labels, logits=out)#添加交叉熵损失loss=1.6
# slim.losses.add_loss(my_loss)
loss = tf.losses.get_total_loss(add_regularization_losses=True)#添加正则化损失loss=2.2
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(tf.argmax(out, 1), tf.argmax(input_labels, 1)), tf.float32))
# Specify the optimization scheme:
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=base_lr)
# global_step = tf.Variable(0, trainable=False)
# learning_rate = tf.train.exponential_decay(0.05, global_step, 150, 0.9)
#
# optimizer = tf.train.MomentumOptimizer(learning_rate, 0.9)
# # train_tensor = optimizer.minimize(loss, global_step)
# train_op = slim.learning.create_train_op(loss, optimizer,global_step=global_step)
# 在定义训练的时候, 注意到我们使用了`batch_norm`层时,需要更新每一层的`average`和`variance`参数,
# 更新的过程不包含在正常的训练过程中, 需要我们去手动像下面这样更新
# 通过`tf.get_collection`获得所有需要更新的`op`
update_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)
# 使用`tensorflow`的控制流, 先执行更新算子, 再执行训练
with tf.control_dependencies(update_ops):
# create_train_op that ensures that when we evaluate it to get the loss,
# the update_ops are done and the gradient updates are computed.
# train_op = slim.learning.create_train_op(total_loss=loss,optimizer=optimizer)
train_op = slim.learning.create_train_op(total_loss=loss, optimizer=optimizer)
# 循环迭代过程
step_train(train_op, loss, accuracy,
train_images_batch, train_labels_batch, train_nums, train_log_step,
val_images_batch, val_labels_batch, val_nums, val_log_step,
snapshot_prefix, snapshot)
if __name__ == '__main__':
train_record_file='dataset/record/train299.tfrecords'
val_record_file='dataset/record/val299.tfrecords'
train_log_step=100
base_lr = 0.01  # 学习率
max_steps = 10000  # 迭代次数
train_param=[base_lr,max_steps]
val_log_step=200
snapshot=2000#保存文件间隔
snapshot_prefix='models/model.ckpt'
train(train_record_file=train_record_file,
train_log_step=train_log_step,
train_param=train_param,
val_record_file=val_record_file,
val_log_step=val_log_step,
labels_nums=labels_nums,
data_shape=data_shape,
snapshot=snapshot,
snapshot_prefix=snapshot_prefix)

OK啦，运行启动训练看看log信息：

2018-08-16 10:08:57.107124: Step [0] train Loss : 2.762746, training accuracy : 0.3125
2018-08-16 10:09:19.281263: Step [0] val Loss : 2.931877, val accuracy : 0.215726
2018-08-16 10:10:33.807865: Step [100] train Loss : 1.849171, training accuracy : 0.375
2018-08-16 10:11:56.997064: Step [200] train Loss : 2.248142, training accuracy : 0.0625
2018-08-16 10:12:22.684584: Step [200] val Loss : 163.246002, val accuracy : 0.200941
2018-08-16 10:13:44.102429: Step [300] train Loss : 1.785683, training accuracy : 0.25
……

2018-08-16 10:48:24.938470: Step [2500] train Loss : 0.732916, training accuracy : 0.3125
2018-08-16 10:49:45.958701: Step [2600] train Loss : 0.749750, training accuracy : 0.25
2018-08-16 10:50:10.845769: Step [2600] val Loss : 9.741004, val accuracy : 0.387769
2018-08-16 10:51:31.777861: Step [2700] train Loss : 1.074746, training accuracy : 0.4375
2018-08-16 10:52:52.909256: Step [2800] train Loss : 0.814188, training accuracy : 0.125
2018-08-16 10:53:17.725089: Step [2800] val Loss : 9.216277, val accuracy : 0.368952
2018-08-16 10:54:38.721697: Step [2900] train Loss : 0.762590, training accuracy : 0.375
2018-08-16 10:55:59.860650: Step [3000] train Loss : 0.733000, training accuracy : 0.1875
2018-08-16 10:56:24.746242: Step [3000] val Loss : 13.225746, val accuracy : 0.237903
2018-08-16 10:57:45.828758: Step [3100] train Loss : 0.833523, training accuracy : 0.5625
2018-08-16 10:59:06.822897: Step [3200] train Loss : 0.710151, training accuracy : 0.625

……

2018-08-16 12:40:31.923101: Step [9500] train Loss : 0.700521, training accuracy : 1
2018-08-16 12:41:53.206480: Step [9600] train Loss : 0.782273, training accuracy : 1
2018-08-16 12:42:17.757492: Step [9600] val Loss : 1.299307, val accuracy : 0.860887
2018-08-16 12:43:38.987012: Step [9700] train Loss : 0.700440, training accuracy : 0.9375
2018-08-16 12:45:00.040759: Step [9800] train Loss : 0.702021, training accuracy : 0.75
2018-08-16 12:45:25.000334: Step [9800] val Loss : 1.402472, val accuracy : 0.836021
2018-08-16 12:46:46.077850: Step [9900] train Loss : 0.701689, training accuracy : 1
2018-08-16 12:48:07.302272: Step [10000] train Loss : 0.703496, training accuracy : 1
2018-08-16 12:48:32.193206: Step [10000] val Loss : 1.131343, val accuracy : 0.889113
—–save:models/model.ckpt-10000
——save:models/best_models_10000_0.8891.ckpt

可以看到，前2000次迭代，不管是train还是val的识别率都很低，徘徊在20%-30%，但到了2000次以上，识别率一步一步往上蹭，到10000步时，train的识别率达到100%啦，而val的识别率稳定在80%以上，对于只训练了10000次，其效果还是不错的~有需要的话，可自行训练十万次以上哈

5、模型预测

模型预测代码，比较简单，这里直接贴出源码：

#coding=utf-8
import tensorflow as tf 
import numpy as np 
import pdb
import cv2
import os
import glob
import slim.nets.inception_v3 as inception_v3
from create_tf_record import *
import tensorflow.contrib.slim as slim
def  predict(models_path,image_dir,labels_filename,labels_nums, data_format):
[batch_size, resize_height, resize_width, depths] = data_format
labels = np.loadtxt(labels_filename, str, delimiter='\t')
input_images = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, resize_height, resize_width, depths], name='input')
with slim.arg_scope(inception_v3.inception_v3_arg_scope()):
out, end_points = inception_v3.inception_v3(inputs=input_images, num_classes=labels_nums, dropout_keep_prob=1.0, is_training=False)
# 将输出结果进行softmax分布,再求最大概率所属类别
score = tf.nn.softmax(out)
class_id = tf.argmax(score, 1)
sess = tf.InteractiveSession()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
saver = tf.train.Saver()
saver.restore(sess, models_path)
images_list=glob.glob(os.path.join(image_dir,'*.jpg'))
for image_path in images_list:
im=read_image(image_path,resize_height,resize_width,normalization=True)
im=im[np.newaxis,:]
#pred = sess.run(f_cls, feed_dict={x:im, keep_prob:1.0})
pre_score,pre_label = sess.run([score,class_id], feed_dict={input_images:im})
max_score=pre_score[0,pre_label]
print "{} is: pre labels:{},name:{} score: {}".format(image_path,pre_label,labels[pre_label], max_score)
sess.close()
if __name__ == '__main__':
class_nums=5
image_dir='test_image'
labels_filename='dataset/label.txt'
models_path='models/model.ckpt-10000'
batch_size = 1  #
resize_height = 299  # 指定存储图片高度
resize_width = 299  # 指定存储图片宽度
depths=3
data_format=[batch_size,resize_height,resize_width,depths]
predict(models_path,image_dir, labels_filename, class_nums, data_format)

预测结果：

test_image/flower.jpg is: pre labels:[0],name:[‘flower’] score: [ 0.99865556]
test_image/houses.jpg is: pre labels:[3],name:[‘houses’] score: [ 0.99899763]
test_image/animal.jpg is: pre labels:[2],name:[‘animal’] score: [ 0.96808302]
test_image/guitar.jpg is: pre labels:[1],name:[‘guitar’] score: [ 0.99999511]

四、其他模型训练方法

上面的程序inception_v3_train_val.py是实现googLenet inception V3训练的过程，实质上，稍微改改就可以支持训练 inception V1，V2 啦，改动方法也很简单，以 inception V1为例：

（1）import 改为：

# 将
import slim.nets.inception_v3 as inception_v3
# 改为
import slim.nets.inception_v1 as inception_v1

（2）record数据

inception V1要求输入的数据是224*224，因此制作record数据时，需要设置：

resize_height = 224 # 指定存储图片高度
resize_width = 224 # 指定存储图片宽度

（3）定义模型和默认参数修改：

    # 将
with slim.arg_scope(inception_v3.inception_v3_arg_scope()):
out, end_points = inception_v3.inception_v3(inputs=input_images, num_classes=labels_nums, dropout_keep_prob=keep_prob, is_training=is_training)
# 改为
with slim.arg_scope(inception_v1.inception_v1_arg_scope()):
out, end_points = inception_v1.inception_v1(inputs=input_images, num_classes=labels_nums, dropout_keep_prob=keep_prob, is_training=is_training)

（4）修改优化方案

inception V3中使用的优化方案是： optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=base_lr)，但在V1中，我发现训练不收敛，后来我改为 optimizer = tf.train.MomentumOptimizer(learning_rate=base_lr,momentum= 0.9)，又可以正常收敛了。总之，要是发现训练不收敛，请尝试修改几个参数：

1、增大或减小学习率参数：base_lr

2、改变优化方案：如使用MomentumOptimizer或者AdadeltaOptimizer等优化方法

3、是否有设置默认的模型参数：如slim.arg_scope(inception_v1.inception_v1_arg_scope())

4、计算损失时，增加或去掉正则项：tf.losses.get_total_loss(add_regularization_losses=False)

……最后，就可以Train了！是的，就是那么简单~

五、将ckpt转pb文件:

tensorflow实现将ckpt转pb文件的方法，请参考：

https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/82218092

如果你觉得该帖子帮到你，还望贵人多多支持，鄙人会再接再厉，继续努力的~

发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/170436.html原文链接：https://javaforall.cn

【正版授权，激活自己账号】： Jetbrains全家桶Ide使用，1年售后保障，每天仅需1毛

【官方授权正版激活】： 官方授权正版激活支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...

使用自己的数据集训练GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型（TensorFlow）「建议收藏」

使用自己的数据集训练GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型（TensorFlow）

一、前言

1、googlenet 的网络示意图：

2、Inception 模块

二、项目文件结构说明

三、训练模型过程

1、训练和测试的图片数据集

2、制作tfrecords数据格式

3、GoogLenet网络结构

4、训练方法实现过程

5、模型预测

四、其他模型训练方法

五、将ckpt转pb文件:

相关推荐

fluent用法总结_28个英语语法速记图解

NR 5G SSB介绍

c#中int16 int32 int64区别[通俗易懂]

深度学习的深度和宽度的理解[通俗易懂]

Python爬虫原理

中小型酒店管理系统[通俗易懂]

发表回复