Windows 10 上的 TensorFlow 和 Anaconda & Python 3.6
TensorFlow on Windows 10 with Anaconda & Python 3.6
让我说tart 我是深度学习的初学者，并尝试按照 Tensorflow 教程找到我的方法，该教程主要将 inception V3 方法应用于花卉数据集。
https://www.tensorflow.org/tutorials/image_retraining
其中包括以下内容：
cd ~
curl -O(花数据link) -- 运行很好
tar xzf flower_photos.tgz --运行很好
bazel build tensorflow/examples/image_retraining:retrain --error: no bazel command found
为了能够跟上这个教程，我也完成了Tensorflow的安装教程，并针对Python 3.6 compatible whl进行了如下修改（将35替换为36）：pip install --ignore-安装 --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
现在回到正题：安装完花数据集，安装bazel包，cygwin64。我按照论坛中的建议进入 Bazel 文件夹和 运行 配置文件，并触摸 WORKSPACE 和 bagel 构建。当我 运行 命令 "bazel build tensorflow/examples/image_retraining:retrain" 我仍然得到错误： "Bazel command not found"
在提出我自己的问题之前，我在 Whosebug 上关注了类似的问题，例如：questions- 41791171/bazel-build-for-tensorflow-inception-model 和 git 将整个 Tensorflow 文件夹克隆为指示但导致错误：百吉饼：找不到命令
总而言之，我如何 运行 Tensorflow Flowerset 教程并克服 :bagel: command not found 和 :bazel: command not found 的错误？
TensorFlow Image Retraining tutorial.
并非必须使用 Bazel
您还可以 运行 位于 \tensorflow\examples\image_retraining\ 文件夹中的 retrain.py 从 TensorFlow GitHub repo 克隆到重新训练 Inception v3 模型或 Mobilenet 模型。
将 Flowers 数据集文件夹 (flower_photos) 放在 image_retraining 和 运行 和 retrain.py 下，如下所示：
python retrain.py --image_dir flower_photos
您应该会看到脚本将下载 Inception v3 模型。
正在进行图像重新训练。
重新训练完成后，您应该会看到以下内容：
将output_graph.pb和output_labels.txt都复制到C:\tmp文件夹中，即retrain输出到 image_retraining 文件夹。
要验证重新训练的模型，您可以运行 label_image.py，如下所示。
它应该显示前 5 个预测。
python label_image.py --image=flower_photos\daisy652746_cc379e0eea_m.jpg --graph=output_graph.pb --labels=output_labels.txt
预期输出应如下所示：
让我说tart 我是深度学习的初学者，并尝试按照 Tensorflow 教程找到我的方法，该教程主要将 inception V3 方法应用于花卉数据集。
https://www.tensorflow.org/tutorials/image_retraining
其中包括以下内容：
cd ~
curl -O(花数据link) -- 运行很好
tar xzf flower_photos.tgz --运行很好
bazel build tensorflow/examples/image_retraining:retrain --error: no bazel command found
为了能够跟上这个教程，我也完成了Tensorflow的安装教程，并针对Python 3.6 compatible whl进行了如下修改（将35替换为36）：pip install --ignore-安装 --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
现在回到正题：安装完花数据集，安装bazel包，cygwin64。我按照论坛中的建议进入 Bazel 文件夹和 运行 配置文件，并触摸 WORKSPACE 和 bagel 构建。当我 运行 命令 "bazel build tensorflow/examples/image_retraining:retrain" 我仍然得到错误： "Bazel command not found"
在提出我自己的问题之前，我在 Whosebug 上关注了类似的问题，例如：questions- 41791171/bazel-build-for-tensorflow-inception-model 和 git 将整个 Tensorflow 文件夹克隆为指示但导致错误：百吉饼：找不到命令
总而言之，我如何 运行 Tensorflow Flowerset 教程并克服 :bagel: command not found 和 :bazel: command not found 的错误？
TensorFlow Image Retraining tutorial.
并非必须使用 Bazel您还可以 运行 位于 \tensorflow\examples\image_retraining\ 文件夹中的 retrain.py 从 TensorFlow GitHub repo 克隆到重新训练 Inception v3 模型或 Mobilenet 模型。
将 Flowers 数据集文件夹 (flower_photos) 放在 image_retraining 和 运行 和 retrain.py 下，如下所示：
python retrain.py --image_dir flower_photos
您应该会看到脚本将下载 Inception v3 模型。
正在进行图像重新训练。
重新训练完成后，您应该会看到以下内容：
将output_graph.pb和output_labels.txt都复制到C:\tmp文件夹中，即retrain输出到 image_retraining 文件夹。
要验证重新训练的模型，您可以运行 label_image.py，如下所示。 它应该显示前 5 个预测。
python label_image.py --image=flower_photos\daisy652746_cc379e0eea_m.jpg --graph=output_graph.pb --labels=output_labels.txt
预期输出应如下所示：