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@@ -23,24 +23,21 @@ num_classes = len(labels)
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base_dir = './classify_image/'
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# 載入並檢視訓練完成的模型。
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-
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model = load_model('my_cnn_model.h5') # Loading the Tensorflow Saved Model (PB)
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print(model.summary())
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30 |
# 注意現在主函數做辨識只有五個種類。而且是使用我們自行訓練的 model!
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-
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def classify_image(inp):
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inp = inp.reshape((-1, 256, 256, 3))
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34 |
inp = preprocess_input(inp)
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35 |
prediction = model.predict(inp).flatten()
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-
return {labels[i]: float(prediction[i]) for i in range(
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image = gr.Image(shape=(256, 256), label="栗喉蜂虎、藍孔雀、戴勝、鱟及歐亞水獺照片")
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label = gr.Label(num_top_classes=num_classes, label="AI ResNet50V2遷移式學習辨識結果")
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40 |
some_text="我能辨識金門栗喉蜂虎、藍孔雀、戴勝、鱟及歐亞水獺。找張金門栗喉蜂虎、藍孔雀、戴勝、鱟及歐亞水獺照片來考我吧!"
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42 |
# 我們將金門栗喉蜂虎、藍孔雀、戴勝、鱟及歐亞水獺數據庫中的圖片拿出來當作範例圖片讓使用者使用
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-
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sample_images = []
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for i in range(num_classes):
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thedir = base_dir + image_folders[i]
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@@ -50,7 +47,6 @@ for i in range(num_classes):
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50 |
sample_images.append(base_dir + image_folders[i] + '/' + file)
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52 |
# 最後,將所有東西組裝在一起,就大功告成了!
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-
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iface = gr.Interface(fn=classify_image,
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inputs=image,
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outputs=label,
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base_dir = './classify_image/'
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# 載入並檢視訓練完成的模型。
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model = load_model('my_cnn_model.h5') # Loading the Tensorflow Saved Model (PB)
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print(model.summary())
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# 注意現在主函數做辨識只有五個種類。而且是使用我們自行訓練的 model!
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def classify_image(inp):
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inp = inp.reshape((-1, 256, 256, 3))
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inp = preprocess_input(inp)
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prediction = model.predict(inp).flatten()
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+
return {labels[i]: float(prediction[i]) for i in range(num_classes)}
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image = gr.Image(shape=(256, 256), label="栗喉蜂虎、藍孔雀、戴勝、鱟及歐亞水獺照片")
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label = gr.Label(num_top_classes=num_classes, label="AI ResNet50V2遷移式學習辨識結果")
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some_text="我能辨識金門栗喉蜂虎、藍孔雀、戴勝、鱟及歐亞水獺。找張金門栗喉蜂虎、藍孔雀、戴勝、鱟及歐亞水獺照片來考我吧!"
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# 我們將金門栗喉蜂虎、藍孔雀、戴勝、鱟及歐亞水獺數據庫中的圖片拿出來當作範例圖片讓使用者使用
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sample_images = []
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for i in range(num_classes):
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thedir = base_dir + image_folders[i]
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sample_images.append(base_dir + image_folders[i] + '/' + file)
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# 最後,將所有東西組裝在一起,就大功告成了!
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iface = gr.Interface(fn=classify_image,
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inputs=image,
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outputs=label,
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