def test_training_classifier_nn4(self):
argv = [
'--logs_base_dir', self.tmp_dir, '--models_base_dir', self.tmp_dir,
'--data_dir', self.dataset_dir, '--model_def', 'models.nn4',
'--epoch_size', '1', '--max_nrof_epochs', '1', '--batch_size', '6',
'--lfw_pairs', self.lfw_pairs_file, '--lfw_dir', self.dataset_dir,
'--lfw_nrof_folds', '2'
]
args = facenet_train_classifier.parse_arguments(argv)
facenet_train_classifier.main(args)
def test_training_classifier_inception_resnet_v1(self):
argv = [
'--logs_base_dir', self.tmp_dir, '--models_base_dir', self.tmp_dir,
'--data_dir', self.dataset_dir, '--model_def',
'models.inception_resnet_v1', '--epoch_size', '1',
'--max_nrof_epochs', '1', '--batch_size', '1', '--lfw_pairs',
self.lfw_pairs_file, '--lfw_dir', self.dataset_dir,
'--lfw_nrof_folds', '2', '--nrof_preprocess_threads', '1'
]
args = facenet_train_classifier.parse_arguments(argv)
facenet_train_classifier.main(args)
def test_training_classifier_nn4(self):
argv = ['--logs_base_dir', self.tmp_dir,
'--models_base_dir', self.tmp_dir,
'--data_dir', self.dataset_dir,
'--model_def', 'models.nn4',
'--epoch_size', '1',
'--max_nrof_epochs', '1',
'--batch_size', '6',
'--lfw_pairs', self.lfw_pairs_file,
'--lfw_dir', self.dataset_dir,
'--lfw_nrof_folds', '2' ]
args = facenet_train_classifier.parse_arguments(argv)
facenet_train_classifier.main(args)
def test_training_classifier_inception_resnet_v2(self):
argv = ['--logs_base_dir', self.tmp_dir,
'--models_base_dir', self.tmp_dir,
'--data_dir', self.dataset_dir,
'--model_def', 'models.inception_resnet_v2',
'--epoch_size', '1',
'--max_nrof_epochs', '1',
'--batch_size', '1',
'--lfw_pairs', self.lfw_pairs_file,
'--lfw_dir', self.dataset_dir,
'--lfw_nrof_folds', '2',
'--nrof_preprocess_threads', '1' ]
args = facenet_train_classifier.parse_arguments(argv)
facenet_train_classifier.main(args)