#coding=utf-8 
import tensorflow as tf 
from PIL import Image 
import matplotlib.pyplot as plt
import input_data 
import numpy as np
import model
import os 
#从指定目录中选取一张图片 
def get_one_image(train): 
  files = os.listdir(train)
  n = len(files)
  ind = np.random.randint(0,n)
  img_dir = os.path.join(train,files[ind]) 
  image = Image.open(img_dir) 
  plt.imshow(image)
  plt.show()
  image = image.resize([208, 208]) 
  image = np.array(image)
  return image 
def evaluate_one_image(): 
 #存放的是我从百度下载的猫狗图片路径
  train = '/Users/yangyibo/GitWork/pythonLean/AI/猫狗识别/testImg/' 
  image_array = get_one_image(train) 
  with tf.Graph().as_default(): 
    BATCH_SIZE = 1 # 因为只读取一副图片 所以batch 设置为1
    N_CLASSES = 2 # 2个输出神经元，［1，0］ 或者 ［0，1］猫和狗的概率
    # 转化图片格式
    image = tf.cast(image_array, tf.float32) 
    # 图片标准化
    image = tf.image.per_image_standardization(image)
    # 图片原来是三维的 [208, 208, 3] 重新定义图片形状 改为一个4D 四维的 tensor
    image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) 
    logit = model.inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) 
    # 因为 inference 的返回没有用激活函数，所以在这里对结果用softmax 激活
    logit = tf.nn.softmax(logit) 
    # 用最原始的输入数据的方式向模型输入数据 placeholder
    x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) 
    # 我门存放模型的路径
    logs_train_dir = '/Users/yangyibo/GitWork/pythonLean/AI/猫狗识别/saveNet/'  
    # 定义saver 
    saver = tf.train.Saver() 
    with tf.Session() as sess: 
      print("从指定的路径中加载模型。。。。")
      # 将模型加载到sess 中 
      ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) 
      if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: 
        global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] 
        saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) 
        print('模型加载成功, 训练的步数为 %s' % global_step) 
      else: 
        print('模型加载失败，，，文件没有找到') 
      # 将图片输入到模型计算
      prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array})
      # 获取输出结果中最大概率的索引
      max_index = np.argmax(prediction) 
      if max_index==0: 
        print('猫的概率 %.6f' %prediction[:, 0]) 
      else: 
        print('狗的概率 %.6f' %prediction[:, 1]) 
# 测试
evaluate_one_image()