使用Keras預(yù)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行目標(biāo)類別預(yù)測(cè)詳解
前言
最近開始學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)相關(guān)的內(nèi)容，各種書籍、教程下來到目前也有了一些基本的理解。參考Keras的官方文檔自己做一個(gè)使用application的小例子，能夠?qū)D片進(jìn)行識(shí)別，并給出可能性最大的分類。
閑言少敘，開始寫代碼
環(huán)境搭建相關(guān)就此省去，網(wǎng)上非常多。我覺得沒啥難度
from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from keras.preprocessing import image from keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions import numpy as np
導(dǎo)入權(quán)重，首次會(huì)從網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行下載，不過速度還是挺快的，使用ImageNet的數(shù)據(jù)集
model = ResNet50(weights='imagenet')
定義一個(gè)函數(shù)讀取圖片文件并處理。這里需要安裝PLI的庫。 pip install Pillow ,不然會(huì)報(bào)錯(cuò)
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
加載一個(gè)圖片文件，默認(rèn)在當(dāng)前路徑尋找
x=load_image('zebra.jpg')
哈哈，開始預(yù)測(cè)了！激動(dòng)人心啊
preds = model.predict(x)
執(zhí)行速度很快，現(xiàn)在看看結(jié)果
print('Predicted:', decode_predictions(preds, top=3)[0])
Predicted: [(‘n02391049', ‘zebra', 0.99566585), (‘n02423022', ‘gazelle', 0.0010297714), (‘n01518878', ‘ostrich', 0.00067320856)]
準(zhǔn)確率還是不錯(cuò)，后續(xù)還測(cè)試了一些飛機(jī)之類的圖片，總體來講馬馬虎虎！
是不是非常簡(jiǎn)單，確實(shí)很簡(jiǎn)單！
補(bǔ)充知識(shí)：模型訓(xùn)練loss先迅速下降后一直上升
loss函數(shù)走勢(shì)如下：
檢查代碼沒什么問題，分析應(yīng)該是陷入了局部最優(yōu)，把學(xué)習(xí)率調(diào)低一點(diǎn)就好了，從0.01調(diào)到了0.001
以上這篇使用Keras預(yù)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行目標(biāo)類別預(yù)測(cè)詳解就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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