tensorflow-slim下的inception_v3、inception_v4、inception_resnet_v2分类模型的数据制作、训练、评估、导出模型、测试。 训练比较请参考：InceptionV3、InceptionV4图像分类训练与比较
将path.sh中的路径修改成自己的路径即可
#!/usr/bin/env bash
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/Users/zhousf/tensorflow/zhousf/tf-slim-inception/models-master
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/Users/zhousf/tensorflow/zhousf/tf-slim-inception/models-master/research
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/Users/zhousf/tensorflow/zhousf/tf-slim-inception/models-master/research/slim
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/Users/zhousf/tensorflow/zhousf/tf-slim-inception/models-master/research/slim/datasets
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/Users/zhousf/tensorflow/zhousf/tf-slim-inception
image_classify_inception.py 数据制作请参考flowers
- train.py/train.sh
- 终端中运行：source train.sh 即可
- eval.py/eval.sh
- 终端中运行：source eval.sh 即可
- show_train.py 训练
- show_eval.py 评估
- export.py/export.sh
- 终端中运行：source export.sh 即可
eval_single_img.py
- train_inception.py 配置训练的参数(网络模型选择，训练次数，batch_size、指定GPU等)
- config.py 指定训练的业务
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent