关于深度学习的输出文件

想问一下，我用 resnet 网络训练的 cifar-10 数据集输出的模型里面没有 pbtxt 文件，只有 meta，index，data 和 checkpoint 文件。cifar-10 应该也是图像分类数据集吧，那要怎么得到它分类的 pbtxt 文件啊。
item {
id: 1
name: 'Cat'
}
就是一个如上所示分类数据的文件。

文件

cifar-10

pbtxt

分类

13 条回复 • 2019-07-20 14:37:53 +08:00

Yvette

2019-07-19 22:25:40 +08:00

输出里没有 pbtxt 吧，这是分类名的映射，输入的时候填的，它的路径应该在你的 pipeline.config 文件里面有写

mushuiyu

2019-07-20 08:48:29 +08:00

@Yvette 我没有通过 object-detection 进行训练，没有 pipeline.config 这个文件。其实意思就是分类集合在数据集的某个文件里其实已经有了，因为训练分类的时候肯定会用到的，所以现在就是需要想办法找到并把它导出来吧。

ipwx

2019-07-20 09:14:00 +08:00

你都不说你用的什么技术栈…… TensorFlow ？

TF 的话你用 code + checkpoint 就能恢复模型啊，什么 pbtxt 都是没必要的。

而且 pipeline.config 是什么鬼，用了这么久 TF 没见过这玩意。

mushuiyu

2019-07-20 09:34:27 +08:00

@ipwx 是用的 tensorflow，我不是想恢复模型，我是想用训练出的模型进行图片的分类和检测，但是我看网上给出的方法都需要一个 pbtxt 的分类标签数据集，但是我训练出的模型只有 meta，index，ckpt 这些，也固化出了 frozen-graph-model.pb 文件，但是没找到只用这些文件就能检测识别的方法。

vsitebon

2019-07-20 10:41:47 +08:00

.pb 和 .pbtxt 是模型文件的两种表现方式，.pb 是在你使用 binary 方式保存的模型文件，.pbtxt 是在你保存模型的时候使用了 as_text = true 这一个控制条件才会生成。
如果仅有 .pb 文件怎么加载：
https://gist.github.com/Quorafind/b06d3d15b6636dc57e5216349635813c

那么怎么使用:
https://gist.github.com/Quorafind/a0d07b700b2fa2e91e487c074f45cc2d

参考：
https://www.tensorflow.org/guide/extend/model_files#text_or_binary
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/saved_model/Builder#save
https://stackoverflow.com/questions/51278213/what-is-the-use-of-modelpb-file-in-tensor-flow-and-how-does-it-works
https://blog.csdn.net/zryowen123/article/details/79889988

mushuiyu

2019-07-20 10:45:14 +08:00

@vsitebon thanks 我去看一下

ipwx

2019-07-20 11:12:09 +08:00

@mushuiyu 我说的恢复模型就是载入模型。。。。

你完全可以把你训练的时候建图用的代码再跑一遍，然后通过 whatever 方法把 variable restore 到 session 里面，然后你想干啥都行了。

ipwx

2019-07-20 11:13:07 +08:00

@mushuiyu 顺便说一句，TF 2.0 和 PyTorch 都是动态图了，而动态图用代码 + restore variable 是最自然的方法。。。

Yvette

2019-07-20 13:35:18 +08:00 via iPhone

@ipwx 每个人的知识边界不同，没见过很正常。我的知识可能没你全面，但我课上用过的那个确实就是 pipeline.config 文件

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/samples/configs/faster_rcnn_resnet101_pets.config

dafengchui

2019-07-20 13:54:52 +08:00

@ipwx @vsitebon 方便留个联系方式么?

mushuiyu

2019-07-20 13:58:42 +08:00

@Yvette 你好再问一个问题，刚才用 object-detection 试了一下，在运行 model_main.py 主程序的时候，出现了下面的问题：
WARNING:tensorflow:Forced number of epochs for all eval validations to be 1.
WARNING:tensorflow:Expected number of evaluation epochs is 1, but instead encountered `eval_on_train_input_config.num_epochs` = 0. Overwriting `num_epochs` to 1.
WARNING:tensorflow:Estimator's model_fn (<function create_model_fn.<locals>.model_fn at 0x000001B0B6282F28>) includes params argument, but params are not passed to Estimator.
出现了这三个警告后程序就自己停止了，我看了一下对应的 config 文件里面也没有 num_epochs 这个参数，我就自己在最后加了一个 num_epochs: 1，运行了还是这个问题，想请问一下这种情况是怎么回事。

ipwx

2019-07-20 14:22:24 +08:00

@Yvette Good。事实上我没见过这种 .config

Yvette

2019-07-20 14:37:53 +08:00

@mushuiyu 印象中没遇到过这个这种问题，我搜了一下下面这两个 issue 好像跟你遇到的问题差不多？我不太了解具体情况，可能还是得需要你自己搜一下这三个 warning 代表啥

https://github.com/tensorflow/models/issues/5790
https://github.com/kubeflow/examples/issues/277