如何使用Tensorflow推理模型生成類似於圖像的深水圖像

我正在使用自定義圖像集來訓練使用Tensorflow API的神經網絡。成功的訓練過程後，我得到這些檢查點文件包含不同訓練變量的值。我現在想從這些檢查點文件中獲得一個推理模型，我發現這樣做，然後我可以使用它來生成deepdream圖像，如本教程中所述。問題是，當我使用加載我的模型：如何使用Tensorflow推理模型生成類似於圖像的深水圖像

import tensorflow as tf 
model_fn = 'export' 

graph = tf.Graph() 
sess = tf.InteractiveSession(graph=graph) 
with tf.gfile.FastGFile(model_fn, 'rb') as f: 
    graph_def = tf.GraphDef() 
    graph_def.ParseFromString(f.read()) 
t_input = tf.placeholder(np.float32, name='input') 
imagenet_mean = 117.0 
t_preprocessed = tf.expand_dims(t_input-imagenet_mean, 0) 
tf.import_graph_def(graph_def, {'input':t_preprocessed})

我得到這個錯誤：

graph_def.ParseFromString(f.read())

self.MergeFromString(serialized)

raise message_mod.DecodeError('Unexpected end-group tag.') google.protobuf.message.DecodeError: Unexpected end-group tag.

腳本期望的協議緩衝文件，我不知道該script我使用生成的推理模型給我原型緩衝區文件或不。

有人可以請建議我做錯了什麼，或者有更好的方法來實現這一點。我只是想將由張量生成的檢查點文件轉換爲proto緩衝區。

感謝

來源

2016-08-01 Umer

的鏈接腳本，你跑壞了，但在任何情況下，推薦的就是不要試圖生成一個檢查點的推理模型，而是在你的訓練結束嵌入代碼程序會發出一個「SavedModel」導出（與檢查點相同的是而不是）。

請參閱[1]，特別是標題爲「建立保存的模型」。請注意，保存的模型構成多個文件，其中一個確實是一個協議緩衝區（直接回答您的問題，我希望）;其他的是可變文件和（可選）資產文件。

[1] https://www.tensorflow.org/programmers_guide/saved_model

來源

2018-02-05 19:08:51

如何使用Tensorflow推理模型生成類似於圖像的深水圖像

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