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用TensorFlow从我自己的数据中用VGNET提取特征?

vgg-net deep-learning tensorflow python

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hanen balti · 技术社区 · 7 年前

有人能帮我吗? 谢谢

2 回复 | 直到 7 年前

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T. Kelher 7 年前

没有多少信息可以帮助你。可以加载模型吗?如果可以,可以执行以下操作:

with tf.Session() as sess:    
    # the tensor you want to feed your image to
    input_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name("name of your input tensor") 

    # the tensor you're interested in, most likely last_dense_layer_name/BiasAdd:0
    output_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name("name of your output tensor")

    feature_vector = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: **insert numpy array of your image **})

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hanen balti 7 年前

我通过将FC6层固定为输出层来解决这个问题

prob = sess.run(vgg.fc6, feed_dict=feed_dict)

然后我将特征存储在h5文件中

f = h5py.File('sample.h5','a')
f.create_dataset('data',data=prob,dtype=np.float32)