Googleの一般物体認識NN, Inception-v3 を Tensorboard で可視化してみた

Tensorboard で Google の一般物体認識ネットワーク Inception のグラフを見る方法

2015年に公開されたGoogle の一般物体認識NN, Inception-v3 の学習ライブラリが公開された ようなので、理解を深めるために Tensorboard でネットワークを可視化してみた。

前提条件

• Python (version 2.7.10)
• Tensorflow (version 0.8.0)

手順

1. 下準備(ワーキングディレクトリの作成)

$ mkdir /tmp/imagenet
$ cd /tmp/imagenet

1. トレーニング済みの Inception ネットワークをダウンロード

$ wget http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception-2015-12-05.tgz
$ tar xzvf inception-2015-12-05.tgz

1. トレーニング済みのInceptionネットワークからグラフ構造をダンプ

• ダンプスクリプトの設置

$ vi dump.py

import os
import os.path
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile

INCEPTION_LOG_DIR = '/tmp/inception_v3_log'

if not os.path.exists(INCEPTION_LOG_DIR):
    os.makedirs(INCEPTION_LOG_DIR)

with tf.Session() as sess:
    model_filename = '/tmp/imagenet/classify_image_graph_def.pb'
    with gfile.FastGFile(model_filename, 'rb') as f:
        graph_def = tf.GraphDef()
        graph_def.ParseFromString(f.read())
        _ = tf.import_graph_def(graph_def, name='')
    writer = tf.train.SummaryWriter(INCEPTION_LOG_DIR, graph_def)
    writer.close()

• グラフをダンプ

$ mkdir /tmp/inception_v3_log
$ python dump.py

1. Tensorboard でグラフを確認

• Tensorboard 起動

$ tensorboard --logdir /tmp/inception_v3_log/

• http://localhost:6006/ にアクセス

参考資料

• https://www.tensorflow.org/versions/r0.8/tutorials/image_recognition/index.html
• https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/1287

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