def inception_v2_train():
"""
训练一个 inception_v2 模型
"""
inception_classifier = tf.estimator.Estimator(
model_fn=inception_v2_model, model_dir="./tmp/inception_v2/")
# 开始Inception模型的训练
inception_classifier.train(
input_fn=lambda: input_fn(True, './data/imagenet/', 128), steps=2000)
# 评估模型并输出结果
eval_results = inception_classifier.evaluate(
input_fn=lambda: input_fn(False, './data/imagenet/', 12))
print("\n识别准确率: {:.2f}%\n".format(eval_results['accuracy'] * 100.0))
def resnet_train():
"""
训练一个ResNet模型。
"""
resnet_classifier = tf.estimator.Estimator(
model_fn=resnet_model, model_dir="./logs/model/resnet/")
# 开始 ResNet 模型的训练
resnet_classifier.train(
input_fn=lambda: input_fn(True, './data/imagenet/', 128), steps=2000)
# 评估模型并输出结果
eval_results = resnet_classifier.evaluate(
input_fn=lambda: input_fn(False, './data/imagenet/', 12))
print("\n识别准确率: {:.2f}%\n".format(eval_results['accuracy'] * 100.0))