#分类
1 进入https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim 下载
2 详细请看:
https://github.com/LiYangDoYourself/tensorflow-slim
https://github.com/LiYangDoYourself/new_tensorflow_slim

1 准备数据集

train_images ,validation_images ：里面是分类名字（0-13），对应的就是分类的图片
label.txt ：里面分类名字（0-13）

2 将准备好的数据转换成tfrecord格式

执行：convert_image_to_tfrecords.py
注意：执行之前需要修改 /datasets/common_dataset_provides.py 里的类别数量和训练的图片数量
参数：train_directory :存放训练的数据的路径
validation_directory:存放测试用的数据的路径
output_directory:要存放tfrecord数据的路径
labels_file:标签路径
other ：就是开启多少个线程读取数据

3训练数据

执行 train_image_classifier.py
参数：train_dir: 存放模型的路径
dataset_dir:存放tfrecord的数据的路径（就是上一步转换完的output_directory的路径）
model_name:网络层使用mobilenet_v1
train_image_size_height,train_image_size_width:图片大小

4 固话模型

export_inference_graph.py ：导入计算图
俩个参数 :1输入数据的大小 2pb文件名字（随便起）

freeze_graph.py:将计算图与数据一起导入到pb模型中
参数1 上面pb文件名字参数2 checkpoint名字（训练完模型存放的路径）参数3 输出pb文件的名字参数4 输出结点名字

5 完成

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