giovedì 9 gennaio 2020

Predizione classificazione immagini con Tensorflow da modelli .h5

In un esempio precedente avevo usato il modello .tflite per fare predizione di classificazione immagine.

Il modello e' stato creato da un train di Inception

============================================================

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'

import sys

import tensorflow as tf

import tensorflow_hub as hub

from keras.models import load_model

model = tf.keras.models.load_model('incept.h5', custom_objects={'KerasLayer':hub.KerasLayer})
#print(model.get_config())
from keras.preprocessing import image
img = image.load_img(sys.argv[1])# , target_size=(299,299,3))
img  = image.img_to_array(img)
img  = img.reshape((1,) + img.shape)
img  = img/255
build_input_shape = img.reshape(-1,299,299,3)
#print (build_input_shape)
img_class=model.predict_classes(img) 
print (sys.argv[1])
print(img_class) 

Nessun commento:

Posta un commento

Montare QNAP su Linux

Lo scrivo qui perche' me lo scordo regolarmente Per montare un disco su un NAS QNAP su Linux si usa  sudo mount -t cifs //192.168.1.66/P...