我想使用Keras的预训练的Inception-V3模型，与Tensorflow的输入管道配对（即通过张量提供网络的输入输入）。
这是我的代码：
import tensorflow as tf
from keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array
from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3, decode_predictions, preprocess_input
import numpy as np
img_sample_filename = 'my_image.jpg'
img = img_to_array(load_img(img_sample_filename, target_size=(299,299)))
img = preprocess_input(img)
img_tensor = tf.constant(img[None,:])
# WITH KERAS:
model = InceptionV3()
pred = model.predict(img[None,:])
pred = decode_predictions(np.asarray(pred)) #<------ correct prediction!
print(pred)
# WITH TF:
model = InceptionV3(input_tensor=img_tensor)
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
from keras import backend as K
K.set_session(sess)
sess.run(init)
pred = sess.run([model.output], feed_dict={K.learning_phase(): 0})
pred = decode_predictions(np.asarray(pred)[0])
print(pred) #<------ wrong prediction!
其中my_image.jpg是我要分类的任何图像。
如果我使用keras的predict函数来计算预测，则结果是正确的。但是，如果我从图像数组中制作出张量，然后通过input_tensor=...将张量馈送到模型，然后通过sess.run([model.output], ...)计算预测，则结果是非常错误的。
行为不同的原因是什么？我不能以这种方式使用Keras网络吗？
参考方案
最后，深入研究InceptionV3代码，我发现了问题：sess.run(init)覆盖了InceptionV3构造函数中加载的weigts。
我发现此问题的-dirty-修复程序是在sess.run(init)之后重新加载权重。
from keras.applications.inception_v3 import get_file, WEIGHTS_PATH
with tf.Session() as sess:
from keras import backend as K
K.set_session(sess)
sess.run(init)
weights_path = get_file(
'inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5',
WEIGHTS_PATH,
cache_subdir='models',
md5_hash='9a0d58056eeedaa3f26cb7ebd46da564')
model.load_weights(weights_path)
pred = sess.run([model.output], feed_dict={K.learning_phase(): 0})
注意：get_file()的参数直接从InceptionV3的构造函数获取，在我的示例中，特定于使用image_data_format='channels_last'恢复整个网络的权重。
我在this Github issue中问是否有更好的解决方法。如果我应该获得更多信息，我将更新此答案。
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