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在《从锅炉工到AI专家(8)》文中,我们演示了一个使用vgg19神经网络识别图片内容的例子。那段代码并不难,但是使用TensorFlow 1.x的API构建vgg19这种复杂的神经网络可说费劲不小。...(1,224,224,3)这样的形式 # 相当于建立一个预测队列,但其中只有一张图片 img = np.expand_dims(img, axis=0) # 使用模型预测(识别)...predict_class = model.predict(img) # 获取图片识别可能性最高的3个结果 desc = vgg19.decode_predictions(predict_class...仍然使用原文中的图片尝试识别: $ ....使用这种方式,在图片识别中,换用其他网络模型非常轻松,只需要替换程序中的三条语句,比如我们将模型换为resnet50: 模型引入,由: from tensorflow.keras.applications
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