8-3 下載Google圖像識別網絡inception-v3並查看結構

import tensorflow as tf
import os
import tarfile
import requests

# inception-v3 是googlenet的第三個版本
#inception模型下載地址
#inception_pretrain_model_url = 'http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception-2015-12-05.tgz'
#這里采用手動下載后直接放入下述模型存放地址中。

#模型存放地址,
#inception_pretrain_model_dir = "inception_model"   #此文件夾如果不存在會自動創建
if not os.path.exists(inception_pretrain_model_dir):
    os.makedirs(inception_pretrain_model_dir)
    
#獲取文件名，以及文件路徑
filename = inception_pretrain_model_url.split('/')[-1]
filepath = os.path.join(inception_pretrain_model_dir, filename)

#下載模型
if not os.path.exists(filepath):
    print("download: ", filename)
    r = requests.get(inception_pretrain_model_url, stream=True)
    with open(filepath, 'wb') as f:
        for chunk in r.iter_content(chunk_size=1024):
            if chunk:
                f.write(chunk)
print("finish: ", filename)
#解壓文件
tarfile.open(filepath, 'r:gz').extractall(inception_pretrain_model_dir)
 
#模型結構存放文件
log_dir = 'inception_log'
if not os.path.exists(log_dir):
    os.makedirs(log_dir)

#classify_image_graph_def.pb為google訓練好的模型
inception_graph_def_file = os.path.join(inception_pretrain_model_dir, 'classify_image_graph_def.pb')
#'classify_image_graph_def.pb'為inception-v3中訓練好的一個模型
with tf.Session() as sess:
    #創建一個圖來存放google訓練好的模型
    with tf.gfile.FastGFile(inception_graph_def_file, 'rb') as f:
        graph_def = tf.GraphDef()
        graph_def.ParseFromString(f.read())
        tf.import_graph_def(graph_def, name='')
    #保存圖的結構
    writer = tf.summary.FileWriter(log_dir, sess.graph)
    writer.close()

運行結果輸出：

finish:  inception-2015-12-05.tgz

並在inception_model文件夾中產生了如下文件：

 

在inception_log文件夾中生成如下文件：

 在cmd中打開tensorboard：

在chrome中打開localhost：6006，得到GRAPHS：

inception-v3中最具特色的時mixed層：

 

 mixed層中有並排四個通道：一個卷積層，兩個卷積層，三個卷積層，一個池化層加一個卷積層。

四個並排增加模型的寬度，好幾個層串聯疊加增加了模型的深度。

也把mixed的結構稱為inception結構