为特定数量的类定制的TFLearn Alexnet

Question

我使用TFLearn中给出的Alexnet示例来训练我自己的图像数据集，即GroZi-120 database，因此我需要稍微修改一下，以输出120个类。在

我不太熟悉convnets和deep learning，因此我不确定如何修改代码以正确输出对应于120个类的分数。在

我试着把softmax系列改成：

network = fully_connected(network, 120, activation='softmax')

但这给了我一个错误

ValueError: Cannot feed value of shape (64, 17) for Tensor u'TargetsData/Y:0', which has shape '(?, 120)'

有人能澄清一下吗/能不能帮我弄清楚该怎么办？ 提前谢谢！在

Answer 1

在线：

model.fit(X, Y, n_epoch=1000, validation_set=0.1, shuffle=True,
      show_metric=True, batch_size=64, snapshot_step=200,
      snapshot_epoch=False, run_id='alexnet_oxflowers17')

您似乎仍然将形状[batch_size, 17]的前一个Y输入到网络中。在

您需要将X和{}替换为您自己的。在