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法律研究如何使用Tensorflow對一批影像執行分類器？
可以使用TensorFlow的‘classifier’類和‘predict’方法對一批影像執行分類器。
閱讀更多： 什麼是TensorFlow以及Keras如何與TensorFlow一起建立神經網路？
包含至少一層卷積層的神經網路稱為卷積神經網路。我們可以使用卷積神經網路構建學習模型。
影像分類遷移學習背後的直覺是，如果一個模型在一個大型且通用的資料集上進行訓練，那麼這個模型可以有效地作為視覺世界的通用模型。它將學習特徵圖，這意味著使用者無需從頭開始在大型資料集上訓練大型模型。
TensorFlow Hub是一個包含預訓練TensorFlow模型的儲存庫。 TensorFlow可用於微調學習模型。
我們將瞭解如何使用來自TensorFlow Hub的模型與tf.keras，使用來自TensorFlow Hub的影像分類模型。完成此操作後，可以執行遷移學習以微調模型以適應自定義影像類別。這是透過使用預訓練的分類器模型來獲取影像並預測它是做什麼的來完成的。這可以在不需要任何訓練的情況下完成。
我們正在使用Google Colaboratory執行以下程式碼。Google Colab或Colaboratory有助於透過瀏覽器執行Python程式碼，並且無需任何配置即可免費訪問GPU（圖形處理單元）。Colaboratory構建在Jupyter Notebook之上。
示例
print("Classifier is run on batch of images")
result_batch = classifier.predict(train_ds)
predicted_class_names = imagenet_labels[np.argmax(result_batch, axis=-1)]
print("The class names are predicted")
print(predicted_class_names)程式碼來源 -https://www.tensorflow.org/tutorials/images/transfer_learning_with_hub
輸出
Classifier is run on batch of images The class names are predicted ["yellow lady's slipper" 'daisy' 'sea urchin' ... 'vault' 'bee' 'barn spider']
解釋
- 分類器在一批影像上執行。
- 預測的類名顯示在控制檯上。
更新於： 2021年2月25日
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