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CPU上で画像にキャプションをつけるTensorFlow実装を行う方法について

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harunouta

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 前提・実現したいこと

画像にキャプションを付ける「Show and Tell」のTensorFlow実装を試してみた⇒成功を読みながら、
記事ではGPUでしたが、CPU上で画像にキャプションをつけるTensorFlow実装しようとしています。

 発生している問題・エラーメッセージ

環境構築は終え、トレーニング済みモデルの準備にさしかかっているのですが、
記事では以下のように書かれてあり、CPUではどのように学習済みモデルを準備して実行まで行えばよいのでしょうか。

(Dockerのコンテナ側ではなく)ホスト側で、finetuned(トレーニング済みのモデル、
実態は、im2txt_2016_10_11.2000000.tar.gz)とword_counts.txtをダウンロードし、
ダウンロードしたファイルをコンテナ側にコピーします。

$ docker cp im2txt_2016_10_11.2000000.tar.gz <コンテナ名>:/github/models/im2txt/im2txt
$ docker cp word_counts.txt <コンテナ名>:/github/models/im2txt/im2txt
コンテナ側で、トレーニング済みのモデルの解凍等を行います。

# cd /github/models/im2txt/im2txt
# tar xf im2txt_2016_10_11.2000000.tar.gz
# rm im2txt_2016_10_11.2000000.tar.gz

Show and tellのgithubでは学習済みデータではなく、学習方法について書かれていたので、欲しい情報を得られませんでした。

 試したこと

Show and tellのgithubに書かれてあった以下の開発環境と
TensorFlowのInception-v3で画像を分類してみた(Python API編)は実行・実装しました。

Install Required Packages
First ensure that you have installed the following required packages:

Bazel (instructions)
TensorFlow 1.0 or greater (instructions)
NumPy (instructions)
Natural Language Toolkit (NLTK):
First install NLTK (instructions)
Then install the NLTK data package "punkt" (instructions)
Unzip

 補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

%  pip listで確認したバージョン
nltk                3.3                   
numpy               1.14.5
tensorflow          1.11.0 
$ bazel versionで確認した
Build label: 0.17.2

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回答 1

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一応Tensorflow_im2txt_5M_Step というのがありました。
試してはないので、使えるかどうかはわかりません。(Tensorflow 1.9以上とのことです。)

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