# 对参数进行介绍
python train_image_classifier.py \
# 表示在该目录下保存日志和checkpoint
--train_dir=satellite/train_dir \
# 制定训练的新的数据集
--dataset_name=satellite \
--dataset_split_name=train \
# 训练数据集保存的位置
--dataset_dir=satellite/data \
# 使用的模型的名称
--model_name=inception_v3 \
# 预训练模型保存的位置
--checkpoint_path=satellite/pretrained/inception_v3.ckpt \
# 在恢复预训练模型的时候,不恢复这两层的数据
--checkpoint_exclude_scopes=InceptionV3/Logits,InceptionV3/AuxLogits \
# trainable_scopes规定了模型中微调变量的范围
# 这里仅仅对Inception/Logits, Inception/AuxLogits两个变量进行微调,其他变量都保持不懂
# Inception/AuxLogits相当于全连接层里的fc8,是Inception V3的“末断层”
# 如果不对此参数进行训练,则会对模型中的所有参数进行训练
--trainable_scopes=InceptionV3/Logits,InceptionV3/AuxLogits \
# 最大的执行步骤
--max_number_of_steps=100000 \
# 每一步的batch数量
--batch_size=32 \
# 学习率
--learning_rate=0.001 \
# 学习率是否是自动下降的,此处使用固定的学习率
--learning_rate_decay_type=fixed \
# 每隔300秒,程序讲当前模型保存在train_dir之中
--save_interval_secs=300 \
# 每隔2秒,系统会将日志写入该目录中
--save_summaries_secs=2 \
# 每隔10步,系统会在屏幕上打出训练信息
--log_every_n_steps=10 \
# 表示选定的优化器
--optimizer=rmsprop \
# 选定的weight_decay值 即模型中的所有参数的二次正则化超参数
--weight_decay=0.00004
```
eg:
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
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