深度学习笔记

RestNet-50是keras已经训练好的拥有50层网络的模型，我们第一次使用的时候会自动帮我们下载下来，我简单使用了该模型对网络上的图片进行识别，最终的识别结果精度高达95%以上。示例代码如下

from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
import numpy as npmodel = ResNet50(weights='imagenet')#修改图片路径，每个人的路径不同
img_path = './pandas.jpg'    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)preds = model.predict(x)
# decode the results into a list of tuples (class, description, probability)
# (one such list for each sample in the batch)
print('Predicted:', decode_predictions(preds, top=3)[0])

panda.jap

结果显示如下：

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