下載inception v3 google訓練好的模型並解壓08-3

import tensorflow as tf
import os
import tarfile
import requests

#模型下載地址
inception_pretrain_model_url='http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception-2015-12-05.tgz'

#模型存放地址
inception_pretrain_model_dir="inception_model"
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')
with tf.Session() as sess:
    #創建一個圖來保存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()

 這里使用了requests庫進行抓取並保存數據，如果要用py下載文件，都可以用這種方式進行下載；

使用tarfile庫進行解壓，使用tf.gfile tf.GraphDef()等進行圖的存儲。

 

百度網盤模型下載鏈接

提取碼: tgm7 

 

目錄：

1. tensorflow簡介、目錄
2. tensorflow中的圖（02-1）
3. tensorflow變量的使用（02-2）
4. tensorflow中的Fetch、Feed（02-3）
5. tensorflow版helloworld---擬合線性函數的k和b（02-4）
6. tensorflow非線性回歸（03-1）
7. MNIST手寫數字分類simple版（03-2）
8. 二次代價函數、交叉熵(cross-entropy)、對數似然代價函數（log-likelihood cost）(04-1)
9. 多層網絡通過防止過擬合，增加模型的准確率（04-2）
10. 修改優化器進一步提升准確率（04-3）
11. 手寫數字識別-卷積神經網絡cnn（06-2）
12. 循環神經網絡rnn與長短時記憶神經網絡簡述（07-2）
13. 循環神經網絡lstm代碼實現（07-3）
14. tensorflow模型保存和使用08
15. 下載inception v3  google訓練好的模型並解壓08-3
16. 使用inception v3做各種圖像分類識別08-4
17. word2vec模型訓練簡單案例
18. word2vec+textcnn文本分類簡述及代碼