윈도우에서 Tensorflow slim 모델 사용하기 - 3.2 TFRecord 형태로 변환하기(2/2)

*Tensorflow 1.9 버전 튜토리얼
1. 윈도우에 Tensorflow GPU 버전 설치하기
2 딥러닝 slim 라이브러리 설치, 학습, 평가하기
3. 내 이미지로 학습 하기 ( caltech 이미지 사용 )
4. 학습된 모델 사용하기

0. Intro
1. 윈도우에 Tensorflow GPU 버전 설치하기
1.1 TF-Slim 소개
2.1 딥러닝 slim 라이브러리 설치 및 이미지 셋 다운로드
2.2 딥러닝 모델 학습하기
2.3 딥러닝 모델 평가하기
3. 내 이미지로 학습하기 ( Caltech 이미지 사용 )
  3.1 Caltech 이미지 다운로드
  3.2 TFRecord 형태로 변환하기(1/2)
  3.2 TFRecord 형태로 변환하기(2/2)
  3.3 학습 및 평가하기
4. 학습된 모델 사용하기

- caltech256.py 코드 변경

 caltech256.py 코드를 Spyder로 열어보겠습니다.

 이번 파일에서는 딱 3줄만 변경하면 됩니다. 우선 32라인의 flowers를 caltech256으로 변경하세요.  다음 SPLITS_TO_SIZES의 validation 값은 기존 350에서 6121로 변경하고, train 값은 3320에서 24486으로 변경하겠습니다.(30607 - 6121) 마지막으로 _NUM_CLASSES는 분류되어 있는 category 갯수로 바꾸면 되는데 caltech256은 257 categories 이기 때문에 257로 변경하고 저장하겠습니다.

다 됐을까요? 다 변경 한 것인가요??? 파일 하나 더 변경해야 합니다!

- dataset_factory.py 코드 변경

 이제 진짜 마지막 파일입니다. 힘을 냅시다. Spyder로 dataset_factory.py를 열어 보겠습니다. 오 아주 간단하게 추가만 하면 되겠네요. 아래와 같이 추가하고 저장하세요.

- TFRecord 변환하기(download_and_convert_data.py 실행)

드디어 TFRecord 파일로 변환을 시켜 보겠습니다. slim 폴더로 이동해서 아래 코드를 실행 시켜 보세요.

python download_and_convert_data.py --dataset_name=caltech256 --dataset_dir=/tmp/caltech256

아... 변환이 잘 되는 듯 하다 에러가 나네요. 제가 이 에러 잡으려고 삽질 많이 했습니다. 어떤 문제인지 확인 하기 위해 datasets 폴더의 download_and_convert_caltech256.py 코드에 현재 변환되고 있는 이미지 파일 이름을 표시하도록 아래와 같이 수정하겠습니다.

자 다시 아래 코드를 실행 시켜 보겠습니다.

python download_and_convert_data.py --dataset_name=caltech256 --dataset_dir=/tmp/caltech256

어떤 이미지에서 에러가 났는지 잡았습니다!

 caltech 이미지중 56번 dog category 폴더에 greg 라는 파일이... 이미지 파일이 아니라 폴더 이름입니다. 지워버리세요!

 다시 코드를 실행하겠습니다. 또 에러입니다. 이번엔 JPG 파일이 아니네요. 198번 spider category 폴더에 RENAME2라는 파일이 있습니다. 지워버리세요!

자 다시 아래 코드를 실행 시켜 보겠습니다.

python download_and_convert_data.py --dataset_name=caltech256 --dataset_dir=/tmp/caltech256

변환에 성공 했습니다! 아래 폴더에 보면 아래화면과 같이 TFRecord로 변환된 파일이 생성된 것을 확인할 수 있습니다!

다음 절에서는 caltech256 이미지로 딥러닝 학습을 해 보겠습니다.