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使用Keras预训练好的模型进行目标类别预测详解
脚本专栏 2024/11/2 佚名
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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：

使用Keras预训练好的模型进行目标类别预测详解

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。

标签：
Keras,目标类别,预测
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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/11/2

3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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