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使用Keras预训练好的模型进行目标类别预测详解
站长资源 2024/11/24 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。

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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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