python之如何恢复 tensorflow inceptions 检查点文件 (ckpt)

我有 inception_resnet_v2_2016_08_30.ckpt 文件，这是一个预训练的起始模型。我想使用

saver.restore(sess, ckpt_filename)

但为此，我将需要编写训练该模型时使用的变量集。我在哪里可以找到这些(脚本或详细说明)？

请您参考如下方法:

首先，你已经在内存中获得了网络架构。您可以从 here 获取网络架构

有了这个程序后，使用以下方法来使用模型:

from inception_resnet_v2 import inception_resnet_v2, inception_resnet_v2_arg_scope 
 
height = 299 
width = 299 
channels = 3 
 
X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, height, width, channels]) 
with slim.arg_scope(inception_resnet_v2_arg_scope()): 
     logits, end_points = inception_resnet_v2(X, num_classes=1001,is_training=False) 

这样你就拥有了内存中的所有网络，现在你可以使用 tf.train.saver 使用检查点文件 (ckpt) 初始化网络:

saver = tf.train.Saver() 
sess = tf.Session() 
saver.restore(sess, "/home/pramod/Downloads/inception_resnet_v2_2016_08_30.ckpt") 

如果你想进行瓶子提取，这很简单，比如你想从最后一层获取特征，那么你只需声明 predictions = end_points["Logits"] 如果你想为其他中间层获取它，你可以从上面的程序中获取那些名称 inception_resnet_v2.py

之后你可以调用:output = sess.run(predictions, feed_dict={X:batch_images})