tensorflow卷积网络
TensorFlow卷积神经网络之使用训练好的模型识别猫狗图片本文是Python通过TensorFlow卷积神经网络实现猫狗识别的姊妹篇，是加载上一篇训练好的模型，进行猫狗识别
本文逻辑：
- 我从网上下载了十几张猫和狗的图片，用于检验我们训练好的模型。
- 处理我们下载的图片
- 加载模型
- 将图片输入模型进行检验
代码如下：
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#coding=utf-8 import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot as pltimport input_data import numpy as npimport modelimport 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() |
/Users/yangyibo/GitWork/pythonLean/AI/猫狗识别/testImg/ 存放的是我从百度下载的猫狗图片
执行结果：
因为从testimg 中选取图片是随机的，所以每次执行的结果不同
从指定的路径中加载模型。。。。
模型加载成功, 训练的步数为 11999
狗的概率 0.964047
[Finished in 6.8s]
代码地址：https://github.com/527515025/My-TensorFlow-tutorials/blob/master/猫狗识别/evaluateCatOrDog.py
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总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对开心学习网的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接
原文链接：https://blog.csdn.net/u012373815/article/details/79222121