前言
最近开始学习深度学习相关的内容,各种书籍、教程下来到目前也有了一些基本的理解。参考Keras的官方文档自己做一个使用application的小例子,能够对图片进行识别,并给出可能性最大的分类。
闲言少叙,开始写代码
环境搭建相关就此省去,网上非常多。我觉得没啥难度
from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from keras.preprocessing import image from keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions import numpy as np
导入权重,首次会从网络进行下载,不过速度还是挺快的,使用ImageNet的数据集
model = ResNet50(weights='imagenet')
定义一个函数读取图片文件并处理。这里需要安装PLI的库。 pip install Pillow ,不然会报错
def load_image(img_path): img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) x = image.img_to_array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) return x
加载一个图片文件,默认在当前路径寻找
x=load_image('zebra.jpg')
哈哈,开始预测了!激动人心啊
preds = model.predict(x)
执行速度很快,现在看看结果
print('Predicted:', decode_predictions(preds, top=3)[0])
Predicted: [(‘n02391049', ‘zebra', 0.99566585), (‘n02423022', ‘gazelle', 0.0010297714), (‘n01518878', ‘ostrich', 0.00067320856)]
准确率还是不错,后续还测试了一些飞机之类的图片,总体来讲马马虎虎!
是不是非常简单,确实很简单!
补充知识:模型训练loss先迅速下降后一直上升
loss函数走势如下:
检查代码没什么问题,分析应该是陷入了局部最优,把学习率调低一点就好了,从0.01调到了0.001
以上这篇使用Keras预训练好的模型进行目标类别预测详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
Keras,目标类别,预测
稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
- 孙悦.1996-伙伴【正大国际】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《钢琴阅读时光 雨中书店聆听轻音乐》[FLAC/分轨][399.62MB]
- 证声音乐图书馆《走向自然 疗心爵士乐》[320K/MP3][87.4MB]
- 证声音乐图书馆《走向自然 疗心爵士乐》[FLAC/分轨][184.94MB]
- 陈慧娴.2018-Priscilla-Ism演唱会3CD(2024环球红馆40复刻系列)【环球】【WAV+CUE】
- 郑秀文.1999-我应该得到(国)【华纳】【WAV+CUE】
- 陈家慧.2011-钢琴酒吧2CD【龙吟唱片】【WAV+CUE】
- 证声音乐图书馆《雨季 蓝调吉他 Rainy Blues》[320K/MP3][45.01MB]
- 证声音乐图书馆《雨季 蓝调吉他 Rainy Blues》[FLAC/分轨][109.13MB]
- 赞多《序章》[320K/MP3][45.54MB]
- 许巍.2004-每一刻都是崭新的【步升大风】【WAV+CUE】
- 群星.2024-四方馆影视原声带【韶愔音乐】【FLAC分轨】
- 陈雷.1997-安锁咧【金圆唱片】【WAV+CUE】
- 关淑怡.2013-MY.FAVORITE.SK.3CD【环球】【WAV+CUE】
- Sweety.2006-花言乔语【丰华】【WAV+CUE】