作者介绍：老刘(弦)，互联网码农，从业7年有余 曾就职于人人网，网信金融，京东金融。主攻互联网安全体系，大规模分布式系统，数据挖掘等方向，现在蒙特利尔进行学术深造。
最近一直在人肉审图片，现在用的模型也一直是人肉调节的，根据经验设置的weights，每天的误报率大概10%－20%，好在总量并不大，肉眼五分钟内搞定。不过作为码农，有个多年养成的习惯：非常讨厌周而复始的干同一件事情。于是就把Tensorflow的Inception V3拿出来作为图像审核的第二道关卡。此文将介绍如何构建一个自己的图像识别程序，识别的准确度取决于样本类型和训练参数，鉴于我也没深挖，且已经够用，这篇不讲优化之类的，纯工程，照着操作就能出结果。
说实话，我并没看inception的结构图：
只是看了下它在ImageNet上的表现结果，觉得还不错，完全够用了，而且这个图像审核没有人脸或者物体识别那么高的要求，而且还需要一定的过拟合。
代码我已经从Tensorflow的model里拆出来，提交到了我自己的github: https://github.com/Cyber-Neuron/inception_v3
先说说里面的几个坑，完全是按照官方教程运行完后发现的，然后Google之，发现无数人进坑，然而却没什么答案，TF更新太快了。
官方只给出了Training 和 Validation 的代码，并没有给出分类代码
训练完成后的模型是checkpoint 文件，可以很方便的进行增量训练，但是用checkpoint文件去做预测的样例很少，而且没有固化.pb文件成功的案例可以参考。
在上述问题搞定后，发现作者为了提升Training和Validation的速度，引入了多线程机制，但是，但是，但是，没有考虑到123456经过多线程输出会变成562314这种序列，而且完全随机，这就意味着预测结果和文件名不能一一对上，Validation用的是统计结果，并不关心预测结果的顺序T_T，但是如果做预测，顺序乱了还有个毛线用啊！
需要修改官方源码让它支持同时输出文件名和预测结果
集群上没有装Cuda 8.0，我无法用GPU+分布式训练模型，一颗CPU跑20个小时才完成2000次迭代，幸运的是，已经过拟和了，达到了使用要求
上述几个问题，完全是把原理弄明白了以后发现的，此时再想换别的方案已然不值得，因为时间已经消耗在上面了，迁移成本略高（这就是为啥各家都在开源自己的深度学习框架，要不然大家都用Google，都去diy它的模块，其它家就死了）
目前俺这个版本算是网上第一个完整填满坑且能实用的版本(use inception v3 to retrain your own model的例子，教程里从未给出预测的代码)。
可以看到evaluation的结果已经100%的准确度了，这也就意味着过拟合，过拟合并非是坏事儿，在特殊情况下可以很好的完成找相同物体的任务。
首先安装Bazel和Tensorflow,这些在官方的教程里面都有，不写了。
要想完成增量训练，首先准备好训练数据，目录格式如下：
目录A1－5是类别，里面的jpg是训练数据。准备好数据后执行 sh preprocess.sh和 sh build_data.sh，执行完毕后会生成一个raw-data的目录，里面有自动生成的training 和 validation的文件夹，其中labels.txt对应A1-A5五个分类。
还会生成便于TF读取的文件
接下来下载已经训练好的模型（可以参考相关教程https://github.com/tensorflow/models/tree/master/inception ），由于我们是增量训练，所以节省了很多时间。
执行sh train.sh 经过若干个小时的等待（不知为啥GPU集群的文件系统出了问题，ls下都是龟速，所以我只能等待了漫长的20多个小时才得到了满意的模型）
完成后得到了如下图的文件：
这些文件是训练好的模型，可以用来做评估了。
执行sh eval.sh即可得到评估结果。
以下便是俺diy的部分了：
生成用于预测的机读数据，
完成预测
准备好测试数据，放入上述结构的目录
然后就可以得到机读文件
$ ls test-00000-of-00001
然后执行预测指令，可以看到分类的结果
$ sh predict.sh 10 2017-01-23 18:16:54.551870: starting evaluation on (). 1167803.jpg 2 1343160.jpg 1 2369878.jpg 5 1343563.jpg 1 1210248.jpg 5 1220936.jpg 5 2241516.jpg 5 1440936.jpg 1 1265147.jpg 1 2305191.jpg 1
此刻心情格外爽朗 哈哈,匆匆记下来，防止以后忘了。
