[TensorFlow] Slim을 써보자 - custom architecture를 만들자

예제도 돌려봤고 ( [TensorFlow] Slim을 써보자 - 예제 )

내 데이터도 convert 했고 ( [TensorFlow] Slim을 써보자 - custom dataset을 만들자 )

이제는 custom architecture를 설정해 줘야겠지.

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1. 아무 architecture나 복사본 만들기

일단 아무 architecture나 하나 복사본 만들기

vgg.py --> custom_architecture.py

2. custom_architecture.py 파일 수정하기

코드 내 이름을 본인 custom architecture 이름으로 수정 해주기.

arg_scope는 공통 파라미터를 선언하는 부분

하단에 함수이름 본인 이름으로 바꾸고 with slim.arg_scope 하단에 architecture 선언하기

end_points가 아마도 연산 결과물 받아오기 위한 변수인듯.

3. nets_factory.py 파일에 custom_architecture 추가하기

$ from nets import custom_architecture

$ networks_map = {'alexnet_v2': alexnet.alexnet_v2,

                'cifarnet': cifarnet.cifarnet,

  ....

  'custom_architecture' : custom_architecture.custom_architecture

}

$ arg_scopes_map = {'alexnet_v2': alexnet.alexnet_v2_arg_scope,

                  'cifarnet': cifarnet.cifarnet_arg_scope,

    ....

    'custom_architecture': custom_architecture.custom_architecture_arg_scope,

}

여기 까지 하면 일단 architecture는 준비 완료.