10-3验证码识别+10.4测试

1. 将下载下来的models-master esearchslim ets放入到当前执行的文件夹中。

C:UsersJosieAppDataLocalProgramsPythonPython35ScriptsTensorFlowmodels-master esearchslim ets

1. 对alexnet.py文件进行修改：主要是修改最后输出层，为了实现多路学习

 

1. 调用nets_factory.py文件中的get_network_fn函数

注意：在查看模型中的py文件中的函数时，很可能不知道具体每个参数的真实含义及应有的数值，此时有两种方法：一是去TensorFlow的官网查找；二是将该函数代码块copy到jupyter notebook当中，利用“shift+tab”查看函数具体信息；三是找源代码。

例如：要查找slim包中nets文件夹中alexnet.py文件中某个函数conv2：

 

（1）先到这个路径找tensorflow-master ensorflowcontribslim  发现这个文件夹中并没有对于卷积的相关文件。

（2）此时发现，实质是在tensorflow-master ensorflowcontriblayerspythonlayers layers.py文件中，搜索conv2d的定义：conv2d = convolution2d；继续查找convolution2d = convolution，再查convolution函数的定义，对照参数列表，并结合本py文件中的注释信息帮助理解。

这里可以对比看出，上一张图中的conv2的参数列表并没有传入全部的参数，其余没有赋值的参数将采用默认值

 

同理，也能查到池化层max_pool2d的定义。

补充：看字典/列表中元素的维度：sess.run(tf.shape( ))

运行10-3（实验室没有条件运行）代码将在captchamodels文件夹中得到四个文件：

checkpoint

crack_captcha.model-6000.data-000…

crack_captcha.model-6000.index

crack_captcha.model-6000.meta

运行10-4程序来调用该生成的模型，进行测试。