ここまでの手順で学習済みチェックポイントと GraphDef ファイルが用意できました。これで、プルーニング プロセスを開始できます。次のシェル スクリプトを実行して、vai_p_tensorflow 関数を呼び出します。
WORKSPACE=./models
BASELINE_GRAPH=${WORKSPACE}/mnist.pbtxt
BASELINE_CKPT=${WORKSPACE}/train/model.ckpt
INPUT_NODES="image"
OUTPUT_NODES="logits/add"
action=ana
vai_p_tensorflow \
--action=${action} \
--input_graph=${BASELINE_GRAPH} \
--input_ckpt=${BASELINE_CKPT} \
--eval_fn_path=low_level_cnn.py \
--target="accuracy" \
--max_num_batches=100 \
--workspace=${WORKSPACE} \
--input_nodes="${INPUT_NODES}" \
--input_node_shapes="1,28,28,1" \
--output_nodes=\"${OUTPUT_NODES}\"
次のようなログが出力されます。
INFO:tensorflow:Starting evaluation at 2019-01-09-08:43:15
INFO:tensorflow:Graph was finalized.
INFO:tensorflow:Restoring parameters from ./models/train/model.ckpt
INFO:tensorflow:Running local_init_op.
INFO:tensorflow:Done running local_init_op.
INFO:tensorflow:Evaluation [10/100]
INFO:tensorflow:Evaluation [20/100]
INFO:tensorflow:Evaluation [30/100]
INFO:tensorflow:Evaluation [40/100]
INFO:tensorflow:Evaluation [50/100]
INFO:tensorflow:Evaluation [60/100]
INFO:tensorflow:Evaluation [70/100]
INFO:tensorflow:Evaluation [80/100]
INFO:tensorflow:Evaluation [90/100]
INFO:tensorflow:Evaluation [100/100]
INFO:tensorflow:Finished evaluation at 2019-01-09-08:43:21