使用TensorFlow Slim微调模型出错

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/llh_1178/article/details/82260819

在学习《21个项目玩转深度学习》这本书时，第三章使用TensorFlow Slim微调模型遇上了一个问题。
运行：

python train_image_classifier.py \
  --train_dir=satellite/train_dir \
  --dataset_name=satellite \
  --dataset_split_name=train \
  --dataset_dir=satellite/data \
  --model_name=inception_v3 \
  --checkpoint_path=satellite/pretrained/inception_v3.ckpt \
  --checkpoint_exclude_scopes=InceptionV3/Logits,InceptionV3/AuxLogits \
  --trainable_scopes=InceptionV3/Logits,InceptionV3/AuxLogits \
  --max_number_of_steps=100000 \
  --batch_size=32 \
  --learning_rate=0.001 \
  --learning_rate_decay_type=fixed \
  --save_interval_secs=300 \
  --save_summaries_secs=2 \
  --log_every_n_steps=10 \
  --optimizer=rmsprop \
  --weight_decay=0.00004

出现下面问题：

图可能不清楚，说说这个的主要问题：

E:\Anaconda3\lib\site-packages\h5py__init__.py:34: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from float to np.floating is deprecated. In future, it will be treated as np.float64 == np.dtype(float).type.

从上面错误的提示，可以看出这是问题是因为h5py这包有问题，到底是什么问题呢？
其实，就是包的版本低了。使用下面pip升级：

pip install h5py==2.8.0rc1

---

升级之后，我们再次运行，结果又出错了。这次是：

从图中画红框的位置可以看到一个关键的词“GPU”，这就是问题所在。如果没有安装GPU版的TensorFlow，那么我们得加一个参数：–clone_on_cpu。将这参数设为True，这将使用cpu进行训练。

python train_image_classifier.py \
  --train_dir=satellite/train_dir \
  --dataset_name=satellite \
  --dataset_split_name=train \
  --dataset_dir=satellite/data \
  --model_name=inception_v3 \
  --checkpoint_path=satellite/pretrained/inception_v3.ckpt \
  --checkpoint_exclude_scopes=InceptionV3/Logits,InceptionV3/AuxLogits \
  --trainable_scopes=InceptionV3/Logits,InceptionV3/AuxLogits \
  --max_number_of_steps=100000 \
  --batch_size=32 \
  --learning_rate=0.001 \
  --learning_rate_decay_type=fixed \
  --save_interval_secs=300 \
  --save_summaries_secs=2 \
  --log_every_n_steps=10 \
  --optimizer=rmsprop \
  --weight_decay=0.00004 \
  --clone_on_cpu=True

这样运行就OK了！