代码拉取完成，页面将自动刷新
老铁要是觉得不错，给个“star”
dataset已经包含了训练和测试的图片，请直接运行create_tf_record.py
对于InceptionNet V1:设置resize_height和resize_width = 224 对于InceptionNet V3:设置resize_height和resize_width = 299 其他模型，请根据输入需要设置resize_height和resize_width的大小
if __name__ == '__main__':
# 参数设置
resize_height = 224 # 指定存储图片高度
resize_width = 224 # 指定存储图片宽度
shuffle=True
log=5
# 产生train.record文件
image_dir='dataset/train'
train_labels = 'dataset/train.txt' # 图片路径
train_record_output = 'dataset/record/train{}.tfrecords'.format(resize_height)
create_records(image_dir,train_labels, train_record_output, resize_height, resize_width,shuffle,log)
train_nums=get_example_nums(train_record_output)
print("save train example nums={}".format(train_nums))
# 产生val.record文件
image_dir='dataset/val'
val_labels = 'dataset/val.txt' # 图片路径
val_record_output = 'dataset/record/val{}.tfrecords'.format(resize_height)
create_records(image_dir,val_labels, val_record_output, resize_height, resize_width,shuffle,log)
val_nums=get_example_nums(val_record_output)
print("save val example nums={}".format(val_nums))
# 测试显示函数
# disp_records(train_record_output,resize_height, resize_width)
batch_test(train_record_output,resize_height, resize_width)
目前提供VGG、inception_v1、inception_v3、mobilenet_v以及resnet_v1的训练文件，只需要生成tfrecord数据，即可开始训练
训练VGG请直接运行：vgg_train_val.py 训练inception_v1请直接运行：inception_v1_train_val.py 训练inception_v3请直接运行：inception_v3_train_val.py 训练mobilenet_v1请直接运行：mobilenet_train_val.py 其他模型，请参考训练文件进行修改
《使用自己的数据集训练GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型》: https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/81560537 《tensorflow实现将ckpt转pb文件》: https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/82218092 《使用自己的数据集训练MobileNet、ResNet实现图像分类（TensorFlow）》https://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/88252699 预训练模型下载地址: https://download.csdn.net/download/guyuealian/10610847
此处可能存在不合适展示的内容，页面不予展示。您可通过相关编辑功能自查并修改。
如您确认内容无涉及 不当用语 / 纯广告导流 / 暴力 / 低俗色情 / 侵权 / 盗版 / 虚假 / 无价值内容或违法国家有关法律法规的内容，可点击提交进行申诉，我们将尽快为您处理。