Tensorflow Hub. Используем готовые нейросети в своем проекте

Всем привет! DataPapa вернулся из вынужденно долгого перерыва и выложил свое новое видео - на этот раз про tensorflow hub - "зоопарк" натренированных современных нейросетей, готовых для использования в ваших собственных проектах. За основу взята туториал о тензорфлоу хабе с официального сайта https://www.tensorflow.org/hub/tutorials/image_retraining Для запуска кода на своей машине потребуется - python версии 2.7 или 3.x - самый свежий tensorflow (ставится командой pip install tensorflow) Скрипт дообучения моделей можно взять отсюда: https://github.com/tensorflow/hub/raw/r0.1/examples/image_retraining/retrain.py Параметры запуска дообучения: python retrain.py --image_dir ~/Documents/cats_vs_dos (подставьте свой путь, где лежит ваш обучающий датасет) Скрипт применения моделей: https://github.com/tensorflow/tensorflow/raw/master/tensorflow/examples/label_image/label_image.py Параметры запуска python label_image.py \ --graph=/tmp/output_graph.pb \ --labels=/tmp/output_labels.txt \ --input_layer=Placeholder \ --output_layer=final_result \ --image path_to/your_image.jpg Датасет "кошки против собак" можно скачать с kaggle https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data Перед обучением на нем классификатора надо разделить картинки на 2 папки: dogs-vs-cats/dog и dogs-vs-cats/cat чтобы скрипт мог понять, сколько классов и как они называются