读取pb模型进行预测

本程序是解析一个tfrecord文件数据，然后调用训练好的pb模型文件去预测这些数据的类别，返回一个列表。

之前的训练程序和需要的数据到可以到这儿找：https://blog.csdn.net/macunshi/article/details/86220389

如果只想单独运行这一个程序，那么在此提供一个本地训练的模型和一个数据文件。

#encoding: utf-8
# prediction.py
# Tensorflow 1.10.0import os
import numpy as np
from PIL import Image
import tensorflow as tfdef parse(test_data_filename):print ("数据解析中...")if not os.path.exists(os.getcwd()+"/test_data"):os.makedirs('test_data')reader=tf.TFRecordReader()filename_queue=tf.train.string_input_producer([test_data_filename])_,serialized_example=reader.read(filename_queue)features=tf.parse_single_example(serialized_example,features={'data' :tf.FixedLenFeature([65536],tf.float32),'label' :tf.FixedLenFeature([1],tf.int64),'id' :tf.FixedLenFeature([1],tf.int64)})image_tensor=features['data']ID_tensor=features['id']label_tensor=features['label']with tf.Session() as sess:coord=tf.train.Coordinator()threads=tf.train.start_queue_runners(sess=sess,coord=coord)filenames=[]for i in range(400):im,label,ID=sess.run([image_tensor,label_tensor,ID_tensor])im=im.reshape(256,256)im = (im+1)*255/2new_im = Image.fromarray(np.uint8(im))x=str(ID)y=x.replace("[","")y=y.replace("]","")new_im.save("test_data/"+str(y)+".jpg")filenames.append(str(y)+".jpg")return filenamesdef model_test(test_data_filename):filenames=parse(test_data_filename)with tf.gfile.FastGFile('model/my_train.pb', 'rb') as f:graph_def = tf.GraphDef()graph_def.ParseFromString(f.read())tf.import_graph_def(graph_def, name='')predictions=[]with tf.Session() as sess:softmax_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('evaluation/out_prob:0')i=0       for file in filenames:image_data = tf.gfile.FastGFile(os.path.join("test_data/", file), 'rb').read()prediction = sess.run(softmax_tensor, {'DecodeJpeg/contents:0': image_data})predictions.extend(prediction+1)i=i+1print ("第"+str(i)+"张分类完毕")return predictionsdef main():  label=model_test("TFcodeX_1.tfrecord")# 替换为TFcodeX_test.tfrecordprint ("\n预测结果向量：\n",label)main()

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