使用Keras加载训练图像
Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了一个简单而高效的方式来构建和训练神经网络模型。使用Keras加载训练图像的过程如下：
- 导入必要的库和模块：
- 导入必要的库和模块：
- 加载图像：
- 加载图像：
- 这里的
path/to/image.jpg是图像文件的路径，target_size参数指定了加载后的图像尺寸。 - 将图像转换为数组：
- 将图像转换为数组：
- 这一步将图像转换为一个NumPy数组，以便于后续的处理。
- 对图像进行预处理：
- 对图像进行预处理：
- 这里使用了VGG16模型的预处理函数，对图像进行了归一化和通道重排等操作。
- 加载训练好的模型：
- 加载训练好的模型：
- 这里的
path/to/model.h5是已经训练好的模型文件的路径。 - 对图像进行预测：
- 对图像进行预测：
- 这一步使用加载的模型对预处理后的图像进行预测，得到一个包含各类别概率的数组。
- 解析预测结果：
- 解析预测结果：
- 这里的
class_indices是一个包含各类别名称的列表，predictions.argmax()返回概率最高的类别索引，从而得到预测的类别。
Keras提供了丰富的预训练模型和工具，可以用于图像分类、目标检测、图像生成等任务。在腾讯云上，可以使用腾讯云AI开放平台提供的相关产品来支持深度学习任务，例如腾讯云AI加速器、腾讯云AI推理服务等。具体产品和介绍可以参考腾讯云AI开放平台的官方文档：腾讯云AI开放平台。
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1回答
在load_img中使用tensorflow.keras.preprocessing.image时出错
python、tensorflow、keras
我已经在我的虚拟环境中安装了tensorflow_cpu。
当我导入一些tensorflow包时，如下所示：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array
from tensorflow.keras.models import load_model
import numpy as np
似乎一切都很好，而且我没有出错，但是当我使用load_img从我的计算机加载一幅图像时：
picture = load_img('cahir.png'
浏览 12提问于2022-01-06得票数 1
4回答
在keras中获取vgg-16所有已知类的列表。
python、keras、deep-learning、classification、vgg-net
我用的是来自Keras的VGG-16模型。
到目前为止，我的工作源代码如下：
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing.image import load_img
from keras.preprocessing.image import img_to_array
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
from keras.applications.vgg16 import decode_predictions
model = V
浏览 0提问于2017-11-24得票数 12
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如何在Keras中保存整个数据的预测值
machine-learning、keras、machine-learning-model、vgg16
我正在使用预先训练的VGG16模型来分类位于文件夹中的图像。目前，我只能分类一个单一的图像。
如何修改代码以对文件夹中的所有图像进行分类
如何保存每个图像的预测值？
下面是我的代码：
from keras.preprocessing.image import load_img
from keras.preprocessing.image import img_to_array
from keras.applications.imagenet_utils import decode_predictions
import matplotlib.pyplot as plt
filename = &
浏览 0提问于2018-11-20得票数 1
1回答
在Google中可以训练多少张图像？
keras、tensorflow、predictive-modeling、colab、google-cloud
我正在使用ResNet50预训练模型来使用TensorFlow来训练我的图像。我有70k图像和升级到谷歌Colab Pro，但我仍然面临一个记忆错误。那么，我能在Google训练多少图像呢？70k图像需要多少内存？
这就是我如何标记和加载图像从驱动器。
labels = []
imagePaths_generater = paths.list_images(Config.DATASET_PATH)
imagePaths = []
for item in imagePaths_generater:
imagePaths.append(item)
for imagePath in imag
浏览 0提问于2020-12-28得票数 0
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1回答
ImportError:无法导入PIL.Image。`load_img`的使用需要PIL。即使在使用枕头库之后
python、tensorflow、keras、python-imaging-library、jupyter-lab
我的程序是一个图像处理程序的特征提取，我们正在加载模型并从每幅图像中提取特征。
我们从文件中加载图像，将图像像素转换为numpy数组提取功能存储功能保存到文件(Pkl)<code>H 210</code><code>f 211</code>
这是代码片段.
from os import listdir
from pickle import dump
from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3
from keras.preprocessing.image import load_i
浏览 5提问于2020-11-30得票数 2
1回答
Keras (PIL)与TensorFlow的图像大小不一致？
python、tensorflow、keras、deep-learning、python-imaging-library
我对以下两种情况之间明显的不一致感到困扰：
图像调整来自keras.preprocessing的功能，这些功能是PIL函数的包装器
TensorFlow的tf.image中的图像调整功能。
我正在用Keras为计算机视觉任务训练一个深入的学习模型(实际上，用tf.keras，但这在这里并不重要)。然后，我使用TF服务为模型提供服务，这要求我以编码的字节字符串的形式向模型发送图像，在模型图通过之前，它们是使用tf.image.decode_png解码的。
当我调整图像的大小时，问题就会发生。使用双线性插值(或任何其他方法)对tf.image**，进行调整，与*相比，PIL的结果不
浏览 0提问于2019-02-02得票数 15
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1回答
使用vgg16验证集的准确性低
python、tensorflow、machine-learning、keras、vgg-net
我正在做一个项目的狗品种分类，我遇到一个重大问题，我不知道如何解决它。
数据集是提供的狗的图像。
我做了一个数据增强与角点：
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img
from keras import optimizers
from keras.callbacks import History
from keras.applications import vgg16
batch_size = 16
# this is the augment
浏览 2提问于2020-06-11得票数 0
1回答
在PyTorch中加载图像
pytorch
我是PyTorch的新手，正在研究一种GAN模型。我想加载我的图像数据集。它使用Keras的方式如下：
from keras.preprocessing.image import img_to_array
from keras.preprocessing.image import load_img
def load_images(path, size=(128,128)):
data_list = list()
# enumerate filenames in directory, assume all are images
for filename in listdir(path):
浏览 1提问于2020-10-07得票数 0
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1回答
Python图像分类问题的解决
python
嗨，伙计们，抱歉，这可能是个愚蠢的问题，但我一直在寻找这个变量从何而来
def predict(file):
正如您在“预测”中看到的，有一个名为“file”的参数，我想知道“file”上的数据来自何处
谢谢!
这是完整的代码
import os
import numpy as np
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, load_img, img_to_array
from keras.models import Sequential, load_model
import time
start = time.ti
浏览 1提问于2019-12-18得票数 0
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1回答
无法预测Keras中带有VGG19的单个图像的标签
python、tensorflow、machine-learning、keras、transfer-learning
我使用转移学习的方法，在Keras中使用按训练的VGG19模型，根据。它展示了如何训练模型，而不是如何为预测准备测试图像。
在评论部分，它说：
获取图像，使用相同的preprocess_image函数对图像进行预处理，并调用model.predict(image)。这将给出模型在图像上的预测。使用argmax(prediction)，您可以找到图像所属的类。
我在代码中找不到一个名为preprocess_image的函数。我做了一些搜索，并考虑使用提出的方法。
但这让人错误地说：
decode_predictions expects a batch of predictions (i.
浏览 3提问于2018-12-27得票数 3
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2回答
在TensorFlow Lite中运行Keras模型时的不同预测
python、tensorflow、keras、tensorflow-lite
使用预先训练的Keras图像分类器尝试TensorFlow Lite，在将H5转换为tflite格式之后，我的预测会变得更糟。这是预期的行为(例如重量量化)，bug，还是我在使用解释器时忘记了什么？
示例
from imagesoup import ImageSoup
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input, decode_predictions
from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img, img_to_a
浏览 1提问于2018-08-22得票数 1
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Keras预测同一输入图像的不同输出
tensorflow、keras、classification、image-classification
我正在研究一个二值类的分类问题，我已经用下面的代码在单幅图像上完成了模型的训练和测试
import warnings
import time
from urllib.request import urlopen
import os
import urllib.request
start_time = time.time()
with warnings.catch_warnings():
warnings.filterwarnings("ignore", category=FutureWarning)
import numpy as np
from
浏览 0提问于2020-10-11得票数 1
2回答
如何使用Keras ImageDataGenerator预测单个图像？
python、image、tensorflow、keras、conv-neural-network
我已经训练了CNN对3类图像进行分类。在训练模型时，我使用了keras中的ImageDataGenerator类对图像应用预处理功能并对其进行重新缩放。现在我的网络在测试集上得到了很好的训练，但我不知道如何将预处理功能应用于单图像预测。如果我使用ImageDataGenerator，它会查找目录。建议我一些替代方案，以做预处理功能和重新缩放的单一图像。请参阅下面的代码 训练集： train_datagen = ImageDataGenerator(preprocessing_function = tf.keras.applications.vgg16.preprocess_input,
浏览 46提问于2020-09-02得票数 3
1回答
如何使用Keras检测帧中的多个对象
python、tensorflow、keras、object-detection
我用airplane、chair和cups的数据集训练了一个使用keras的模型。它训练得很好，对物体的探测也很好。我跟踪了这个
在检测过程中，我注意到的是它只检测到帧中的一个对象。对于前，如果有飞机和椅子都在框架内。理想情况下，应该同时检测这两种情况，但如果只是显示出只有很高的自信，而不是两者都检测到的话。
下面是我用来检测的代码
from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array
from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img
from tensorf
浏览 2提问于2021-09-16得票数 0
1回答
图像预处理作为Keras lambda层与其本身的预处理
python、keras、resnet
在通过网络传播图像之前，我正在尝试应用从Keras中的resnet50模块导入的预处理。由于在生成器对象中应用它时出现了错误，所以我将其作为lambda层添加到网络中。
但是，由于模型比我以前训练过的模型更糟糕，当我分别对每幅图像进行预处理时，我比较了这两种方法的结果，它们看起来非常不同，尽管我看不出应用的操作有什么不同。
import keras
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.resnet50 import preprocess_input
model = keras.models.Sequent
浏览 0提问于2018-05-26得票数 2
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2回答
用Tensorflow预测单幅图像不准确
python-3.x、tensorflow、keras、conv-neural-network、tf.keras
为了对图像进行分类，我尝试构建一个CNN模型，但是每当训练完成之后，我尝试给它一个单一的图像(来自训练数据集)，它总是错误地分类这个图像。
请看我下面写的代码。
提前谢谢你。
首先，我声明了一个用于培训和测试集的图像数据生成器：
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./255, rotation_range=20, horizontal_flip = True,
validation_split=0.3)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1./255,validation_spl
浏览 2提问于2021-07-19得票数 0
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2回答
角星中的精校正预训练模型
python、deep-learning、keras
我想在keras中使用预先训练过的imagenet VGG16模型，并在上面添加我自己的小型convnet。我只对特征感兴趣，而不是对预测感兴趣。
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, array_to_img, img_to_array, load_img
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg16 import preprocess_in
浏览 2提问于2017-01-20得票数 5
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1回答
Keras:用于图像分类的model.predict()解释
python、image、tensorflow、keras、multiclass-classification
我已经创建了一个使用keras的图像分类器，并且我正在尝试对单个图像使用model.predict()。我的代码如下所示：
path = 's.jpg'
from keras.preprocessing import image
img_width, img_height = 224,224
img = image.load_img(path, target_size = (img_width, img_height))
img = image.img_to_array(img)
img = np.expand_dims(img, axis = 0)
a =mode
浏览 2提问于2020-06-03得票数 0
1回答
如果我的模型是在最后一层使用sigmoid和binary_crossentropy进行训练的，那么我可以输出类的概率而不是0/1吗？
label、classification、prediction、binary-data、sigmoid
我用乙状结肠函数训练了一种在结尾处有致密层的CNN模型：
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
我还使用二进制交叉熵进行了编译：
model.compile(loss='binary_crossentropy',
optimizer = 'Adam',
metrics=[tf.keras.metrics.Precision(),tf.keras.metrics.Recall(),'accuracy'])
二值图像分类
浏览 5提问于2021-11-29得票数 0
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我必须使用神经网络对测试数据进行预处理吗？
neural-network、keras、test-data、image-preprocessing
我使用的是Keras (2.0.0版)，我想使用预先训练好的模型，比如VGG16。为了开始，我运行了使用VGG16提取特性的Keras文档站点https://keras.io/applications/](])的示例：
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
import numpy as np
model = VGG16(weights='imagenet
浏览 11提问于2017-03-16得票数 2
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