如何使用Tensorflow与花朵数据集继续训练模型？

Tensorflow是一个开源的机器学习框架，常用于深度学习模型的构建和训练。而花朵数据集是一个公开的图像数据集，常用于测试图像分类算法。本文将介绍如何使用Tensorflow和花朵数据集来继续训练一个已经存在的模型，以提升其分类精度。

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准备工作

首先，需要下载花朵数据集并将其解压缩到本地。可以前往以下链接下载：

http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz

同时还需要一个已经训练过的模型，可以选择从Tensorflow官方提供的模型库中下载。这里我们选用Inception V3模型作为例子，下载链接如下：

http://download.tensorflow.org/models/inception_v3_2016_08_28.tar.gz

下载完成后，解压缩到本地。

继续训练模型

首先需要在Tensorflow中导入已经训练好的模型，通过修改模型的最后一层，将其适应于要分类的目标。在本例中，我们需要将其适应于花卉分类。

Tensorflow中的模型是通过Graph定义的，每个节点代表着一个操作。我们可以通过代码获取模型的Graph并查看其中的节点信息。

import tensorflow as tf

# 导入已经训练好的Inception V3模型
model_path = 'inception_v3_2016_08_28/inception_v3.pb'
with tf.gfile.FastGFile(model_path, 'rb') as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())
    tf.import_graph_def(graph_def, name='inception_v3')

# 获取模型的Graph
graph = tf.get_default_graph()
for op in graph.get_operations():
    print(op.name)

输出的结果中会包含许多操作，我们需要找到最后一层的输出节点。在Inception V3模型中，最后一层的输出节点名称为‘pool_3:0’。

接着需要在模型的最后一层添加一个新的输出节点，使其能够适应花卉分类的任务。在本例中，我们添加一个新的全连接层作为输出节点。

# 获取模型的Graph和最后一层的输出节点
graph = tf.get_default_graph()
output_tensor = graph.get_tensor_by_name('inception_v3/pool_3:0')

# 添加新的输出节点
hidden_layer_size = 1024
num_classes = 5
with tf.name_scope('new_output_layer'):
    input_tensor = tf.layers.flatten(output_tensor)
    hidden_layer = tf.layers.dense(input_tensor, hidden_layer_size, activation=tf.nn.relu, name='hidden_layer')
    logits = tf.layers.dense(hidden_layer, num_classes, name='logits')

# 保存修改后的GraphDef
with tf.Session() as sess:
    modified_graph_def = sess.graph_def
    tf.train.write_graph(modified_graph_def, '.', 'modified_inception_v3.pb', as_text=False)

在添加新的输出节点后，我们需要保存修改后的GraphDef。这里我们使用tf.Session()来获取修改后的GraphDef，并将其保存到本地文件modified_inception_v3.pb中。

加载重新训练数据集

在模型已经修改成适应新任务的形式后，我们需要载入训练数据集。可以使用Tensorflow自带的数据预处理模块来读取花朵数据集。数据预处理模块会将花朵数据集中的图像对象转换成矩阵的形式，用于训练模型。

# 加载重新训练数据集
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

data_dir = 'flower_photos/'
flowers = input_data.read_data_sets(data_dir, one_hot=True, validation_size=0)

# 数据集信息
print("Number of training examples:", len(flowers.train.images))
print("Number of validation examples:", len(flowers.validation.images))
print("Number of test examples:", len(flowers.test.images))

训练模型

在数据载入完成后，我们需要开始训练模型。首先需要定义损失函数和优化器，这里我们采用交叉熵损失函数和Adam优化器。

# 定义损失函数和优化器
with tf.name_scope('train'):
    labels = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_classes], name='labels')
    cross_entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=labels)
    loss = tf.reduce_mean(cross_entropy)
    train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(loss)

# 训练模型
batch_size = 32
num_iterations = 5000

with tf.Session() as sess:
    # 初始化变量
    init = tf.global_variables_initializer()
    sess.run(init)

    # 训练模型
    for i in range(num_iterations):
        images, labels = flowers.train.next_batch(batch_size)
        sess.run(train_step, feed_dict={input_tensor: images, labels: labels})

        # 每100次迭代输出一次训练结果
        if i % 100 == 0:
            train_loss = loss.eval(feed_dict={input_tensor: images, labels: labels})
            print('step %d, training loss %g' % (i, train_loss))

    # 保存训练好的模型
    variables_to_save = tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='new_output_layer')
    saver = tf.train.Saver(variables_to_save)
    saver.save(sess, 'flower_classification_model.ckpt')

在训练模型的过程中，我们需要将训练集数据输入进模型，并通过loss函数计算模型的损失值。计算完成后，我们可以通过Adam优化器更新模型的参数来降低损失值。在每100次迭代后，我们会输出当前训练集的损失值，以便观察训练效果。

训练完毕后，我们需要将训练好的模型保存到本地。在Tensorflow中，可以使用tf.train.Saver()来保存模型的变量。

测试模型

在模型训练完毕后，我们需要用测试集数据来验证模型的分类精度。同样可以使用Tensorflow自带的数据预处理模块来读取测试集数据。

# 加载测试集数据
test_images = flowers.test.images
test_labels = flowers.test.labels

# 加载训练好的模型
graph = tf.get_default_graph()
with tf.Session() as sess:
    saver = tf.train.import_meta_graph('flower_classification_model.ckpt.meta')
    saver.restore(sess, 'flower_classification_model.ckpt')

    # 获取模型输入和输出节点
    input_tensor = graph.get_tensor_by_name('new_output_layer/input_tensor/Flatten/flatten/Reshape:0')
    output_tensor = graph.get_tensor_by_name('new_output_layer/logits/BiasAdd:0')

    # 预测测试集数据并计算分类精度
    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(output_tensor, 1), tf.argmax(labels, 1))
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
    test_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={input_tensor: test_images, labels: test_labels})
    print('test accuracy %g' % test_accuracy)

在加载训练好的模型时，我们需要使用tf.train.import_meta_graph()函数并传入模型的.meta文件路径来获取Graph新的节点。同样需要获取新的输入和输出节点。在预测测试集数据时，我们需要通过比较预测的标签和真实标签的差异来计算分类精度。