시작 v3 네트워크의 잘못된 레이블 (Tensorflow)

Question

여기에서 build_image_data.py 스크립트를 사용하고 있습니다 : https://github.com/tensorflow/models/blob/master/inception/inception/data/build_image_data.py TFRecords 형식으로 데이터 집합을 변환하는 것과 정확히 같습니다. inception_train.py 스크립트에서 이미지와 레이블을 인쇄 할 때 레이블이 이미지와 일치하지 않아 올바른 교육을 진행할 수 없습니다. 내가 사용하고있는 데이터 세트는 언밸런스 (클래스 사이의 이미지 수가 다릅니다)입니다. 나는 또한 클래스와 레이블 사이의 동일한 수의 이미지를 사용하여 테스트를 만들었지 만 여전히 잘못되었습니다. tensorflow 코드는 변경되지 않았지만, 내가 만든 유일한 변화는 image_processing.py 스크립트에 왜곡을 적용하지 않는 것입니다. 내 TFR 변환 또는 이미지 및 레이블을 반환하는 image_processing.py 스크립트 때문에 라벨이 잘못되었는지는 알 수 없습니다. 어떤 아이디어?

Tensorflow 버전 : 0.10 OS : 우분투 14.04

을 확인하는 inception_train.py 스크립트 코드의 조각은 다음과 같습니다

이

labs = sess.run(labels) 
imgs = sess.run(images) 


for i in range(FLAGS.batch_size): 
    print('Label ' + str(labs[i])) 
    plt.imshow(imgs[i, :, :, :]) 
    plt.show() 

Answer 1

당신은 두 가지를 동시에 실행해야합니다 즉 , sess.run을 한 x 만 호출하십시오. 이와 비슷한 것 :

imgs,labs = sess.run([images,labels])# ONLY ONE CALL 

for i in range(FLAGS.batch_size): 
    print('Label ' + str(labs[i])) 
    plt.imshow(imgs[i, :, :, :]) 
    plt.show()