Tensorflow加载模型实现图像分类识别流程详解

以下是“Tensorflow加载模型实现图像分类识别流程详解”的完整攻略，包含两条示例说明：

1. 加载预训练模型

使用TensorFlow进行图像分类的第一步是加载预训练的模型。初始模型可以从 TensorFlow Hub 上下载。 TensorFlow Hub 为 TensorFlow 社区提供了各种预训练的模型，这些模型经过了大量的数据和运算处理。

以下是加载模型的代码：

import tensorflow_hub as hub
import tensorflow as tf

model = hub.Module("https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v2_035_128/feature_vector/2")

input_placeholder = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 224, 224, 3], name='input')
output_tensor = model(input_placeholder)

在上面的代码中，“mobilenet_v2_035_128”是一个被预先训练好的经过压缩的卷积神经网络模型的名称。下一步是定义输入图像的节点，这个节点将会被预处理和传递给模型。在这个例子中，节点的大小为 224x224 像素。

2. 加载标签文件

模型输出的是一个向量，表示图像属于标签集中的每个类别的概率。标签文件包含了每个类别的名称。

以下是加载标签文件的代码：

import numpy as np

label_file = tf.keras.utils.get_file('ImageNetLabels.txt', 'https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/ImageNetLabels.txt')

with open(label_file, 'r') as f:
    label_names = f.read().splitlines()

# 排序索引以匹配概率排序
label_index_offset = 1
predicted_class_idx = tf.argmax(output_tensor, axis=1) + label_index_offset

在上面的代码中，我们首先获取标签文件（这个文件包含了 1000 个标签名称，每个名称对应一个类别）。然后我们读取并将其存储为 Python 的列表。最后预测图像的标签索引，以便我们可以在标签列表中查找标签名称。

3. 处理和预测图像

以下是处理和预测图像的代码：

from PIL import Image
import urllib

def get_image_from_url(url):
    with urllib.request.urlopen(url) as url:
        img = Image.open(url)
        return img

# 抓取一张狗的图片
url = 'https://cdn.pixabay.com/photo/2016/12/13/05/15/puppy-1903313_960_720.jpg'
img = get_image_from_url(url)

import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow(img)

# 从图片生成 NumPy 数组
img_array = np.array(img) / 255.0

# 重塑图像数组以匹配模型的输入形状
img_array = np.reshape(img_array, (1, 224, 224, 3))

# 运行模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    sess.run(tf.tables_initializer())
    result = sess.run(predicted_class_idx, feed_dict={input_placeholder: img_array})

# 打印预测结果
print(label_names[result[0]])

在上面的代码中，我们使用 PIL 库来加载图片，然后将其转换为 NumPy 数组。图像的数组尺寸必须与模型的输入尺寸匹配。在这个例子中，模型期望收到 (1, 224, 224, 3) 的形状。为了确保图像大小和数据范围一致，我们将图像数组划分到 [0, 1] 的范围内。

最后，我们定义了会话，并将图像数组传递给模型。模型将返回一个向量，表示图像属于每个类别的概率。在这个例子中，我们打印了具有最高概率的标签名称。

示例2: 张量输入模型预测

在示例1中，我们使用了图片链接生成三维数组，这是非常麻烦的。其实在实际应用中，我们的数据一般是通过数据管道传入模型的。在这个例子中，我们使用手写数字数据集（MNIST）为例，演示如何通过张量输入模型预测。

首先，我们从 TensorFlow 的官方网站下载 MNIST 数据集：

import tensorflow_datasets as tfds

train_split = tfds.Split.TRAIN
train_data, info = tfds.load('mnist', split=train_split, with_info=True, as_supervised=True)

然后，我们准备输入数据并预测：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 构造输入张量，数据类型为 float32，形状为[batch_size, height, width, channels]
input_shape = [None, 28, 28, 1]
input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, input_shape)

# 加载模型，假设模型输出包含了10个概率值，每个概率值代表一个数字
output_tensor = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')(input_tensor)

with tf.Session() as sess:
    # 运行初始化操作
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # 使用模型进行预测
    img_array = np.random.rand(1, 28, 28, 1)
    result = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: img_array})

    # 打印预测结果
    print(result.argmax())

在上面的代码中，我们首先构造了一个输入张量，形状为 [None, 28, 28, 1]。然后我们加载了一个包含模型架构及权重的HDF5文件。接着我们在会话中运行模型，并通过 feed_dict 传递输入数据。

最后，我们打印输出中具有最高概率的数字。