머신러닝과 기술적 분석

TensorFlow는 학습한 모델을 2개의 file로 나누어서 저장한다. meta file 에는 code 로 구현한 graph가 저장이 되고 (.meta file) ckeckpoint file 에는 training 과정에서 결정된 Variable Tensor의 value가 저장된다. (.ckpt file) 따라서 두 개의 file이 있으면 학습한 network model을 load 할수 가 있다. 그런데 TensorFlow Model Zoo 처럼 ckeckpoint file 만을 제공하는 경우도 있고, ckeckpoint 에 저장되어 있는 variable tensor의 scope/name을 알고 싶을 때가 있다. 이럴 때는 tf.contrib.framework.list_variables() 를 사용하면 ..

TF 에서 vgg16을 빌드하는 방법 https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim 에서 vgg16의 checkpoint file을 다운로드 받는다. vgg16 graph 를 coding 한다. (https://github.com/penny4860/cnn-visualizer/blob/master/src/vgg.py) naming scope를 ckpt와 맞춘다. 다운로드받은 checkpoint 로부터 value를 restore 한다. variables = slim.get_variables() init_assign_op, init_feed_dict = slim.assign_from_checkpoint('ckpts/vgg_16.ckpt', va..