在预测时使用 TensorFlow 对象检测 API 模型
Using TensorFlow object detection API models at prediction
我使用 TensorFlow object detection API 从头开始训练 SSD Inception 模型。评估脚本显示模型已经学习了一些东西，现在我想使用模型。
我看过对象检测 ipynb，它可以将单个图像提供给经过训练的模型。但是，这是针对带有 MobileNet 的 SSD。我使用以下行（加载元图后）来打印我训练的 TensorFlow 模型的张量名称。
print([str(op.name) for op in tf.get_default_graph().get_operations()] )
但它不包含与 ipynb 中相同的输入或输出张量名称。我也搜索过代码，但是很多函数都指向彼此，很难找到我要找的东西。
如何找到我需要的张量名称？还是有其他我不知道的方法？
要使用图表，您需要freeze/export它，使用this provided script。生成的 .pb 文件将包含您需要的节点。我不知道为什么要这样组织，但确实如此。
我使用 TensorFlow object detection API 从头开始训练 SSD Inception 模型。评估脚本显示模型已经学习了一些东西，现在我想使用模型。
我看过对象检测 ipynb，它可以将单个图像提供给经过训练的模型。但是，这是针对带有 MobileNet 的 SSD。我使用以下行（加载元图后）来打印我训练的 TensorFlow 模型的张量名称。
print([str(op.name) for op in tf.get_default_graph().get_operations()] )
但它不包含与 ipynb 中相同的输入或输出张量名称。我也搜索过代码，但是很多函数都指向彼此，很难找到我要找的东西。
如何找到我需要的张量名称？还是有其他我不知道的方法？
要使用图表，您需要freeze/export它，使用this provided script。生成的 .pb 文件将包含您需要的节点。我不知道为什么要这样组织，但确实如此。