텐서플로우 튜토리얼에 나오는 학습, 그래프생성, 테스트 등의 작업을 쪼오끔 더 편하게 하려고 만든 스크립트입니다.

 

스크립트 두개 다 텐서플로우 가상환경의 홈폴더 ( 튜토리얼 기준이라면 ~/tensor  가 되겠죠)에 넣어서 사용하시면 됩니다.

 

그리고 이 스크립트는 폴더구조가 아래처럼 튜토리얼에 나오는대로 되어있다고 가정하고 만들었습니다. 만약 학습폴더 등이 다르다면 스크립트를 수정해주세요.

 

train

ㄴinput

ㄴoutput

 

이 스크립트는 튜토리얼에 설명한대로 bazel build를 다 하셔서 도구들이 생성된 상태이고, 나머지 다른 것들도 튜토리얼대로 설정하신 경우를 가정하고 만들었습니다.

잘 안되면 연락주세요...^^;;

 

스크립트 사용법

 

튜토리얼 대로, 만약 train/input 밑에 flower_photos 폴더를 만들어서 학습할 내용들을 서브폴더 및 이미지로 집어넣었다면

 

*이런구조겠지요

 

학습시키기 (train/input/flower_photos 밑의 폴더들을 찾아서 서브폴더들 이름 기준으로 4000번 학습하고, train/output 밑에 flower_photos폴더를 만들고 그 안에 학습그래프파일(retrained_graph.pb) 과 라벨파일(retrained_labels.txt)을 생성합니다):

 

 

그래프생성

 

 

명령을 수행하면 optimized graph (optimized_traph.pb), quantized(rounded_graph.pb), mmapped (memmapped_graph.pb) 세가지 그래프파일이 train/output/flower_photos 아래에 만들어집니다. 

 

 

이미지 테스트

 

 

test.jpg 는 테스트하고자 하는 파일명입니다. 어디든 경로명만 정확히 넣어주시면됩니다.

테스트는 retrained, optimized, quantized 그래프가 튜토리얼의 경로대로 만들어져있다고 간주하고 세개에 대해 테스트를 순차적으로 진행합니다.

 

 

학습과 그래프생성을 한방에 하고 싶다...하시면

 

 

하시면 train.sh 과 convert_graph.sh 에서 수행한 작업을 한방에 진행해줍니다.

 

좀 더 편하게 파일하나로 만들수도 있겠지만, 귀차니즘으로 인해...처음에 만들어놨던거를 계속 쓰다보니...^^

쉘스크립트 잘 다루시는 분은 응용해서 좀 더 편하게 만드실 수도 있겠지요.