python怎么使用tensorflow进行图像分类

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正文

谷歌在大型图像数据库ImageNet上训练好了一个Inception-v3模型，这个模型我们可以直接用来进来图像分类。

下载完解压后，得到几个文件：

其中

classify_image_graph_def.pb 文件就是训练好的Inception-v3模型。

imagenet_synset_to_human_label_map.txt是类别文件。

随机找一张图片

对这张图片进行识别，看它属于什么类？

代码如下：先创建一个类NodeLookup来将softmax概率值映射到标签上。

然后创建一个函数create_graph()来读取模型。

读取图片进行分类识别

# -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np import re import os model_dir='D:/tf/model/' image='d:/cat.jpg' #将类别ID转换为人类易读的标签 class NodeLookup(object):   def __init__(self,                label_lookup_path=None,                uid_lookup_path=None):     if not label_lookup_path:       label_lookup_path = os.path.join(           model_dir, 'imagenet_2012_challenge_label_map_proto.pbtxt')     if not uid_lookup_path:       uid_lookup_path = os.path.join(           model_dir, 'imagenet_synset_to_human_label_map.txt')     self.node_lookup = self.load(label_lookup_path, uid_lookup_path)   def load(self, label_lookup_path, uid_lookup_path):     if not tf.gfile.Exists(uid_lookup_path):       tf.logging.fatal('File does not exist %s', uid_lookup_path)     if not tf.gfile.Exists(label_lookup_path):       tf.logging.fatal('File does not exist %s', label_lookup_path)     # Loads mapping from string UID to human-readable string     proto_as_ascii_lines = tf.gfile.GFile(uid_lookup_path).readlines()     uid_to_human = {}     p = re.compile(r'[n\d]*[ \S,]*')     for line in proto_as_ascii_lines:       parsed_items = p.findall(line)       uid = parsed_items[0]       human_string = parsed_items[2]       uid_to_human[uid] = human_string     # Loads mapping from string UID to integer node ID.     node_id_to_uid = {}     proto_as_ascii = tf.gfile.GFile(label_lookup_path).readlines()     for line in proto_as_ascii:       if line.startswith('  target_class:'):         target_class = int(line.split(': ')[1])       if line.startswith('  target_class_string:'):         target_class_string = line.split(': ')[1]         node_id_to_uid[target_class] = target_class_string[1:-2]     # Loads the final mapping of integer node ID to human-readable string     node_id_to_name = {}     for key, val in node_id_to_uid.items():       if val not in uid_to_human:         tf.logging.fatal('Failed to locate: %s', val)       name = uid_to_human[val]       node_id_to_name[key] = name     return node_id_to_name   def id_to_string(self, node_id):     if node_id not in self.node_lookup:       return ''     return self.node_lookup[node_id] #读取训练好的Inception-v3模型来创建graph def create_graph():   with tf.gfile.FastGFile(os.path.join(       model_dir, 'classify_image_graph_def.pb'), 'rb') as f:     graph_def = tf.GraphDef()     graph_def.ParseFromString(f.read())     tf.import_graph_def(graph_def, name='') #读取图片 image_data = tf.gfile.FastGFile(image, 'rb').read() #创建graph create_graph() sess=tf.Session() #Inception-v3模型的最后一层softmax的输出 softmax_tensor= sess.graph.get_tensor_by_name('softmax:0') #输入图像数据，得到softmax概率值（一个shape=(1,1008)的向量） predictions = sess.run(softmax_tensor,{'DecodeJpeg/contents:0': image_data}) #(1,1008)->(1008,) predictions = np.squeeze(predictions) # ID --> English string label. node_lookup = NodeLookup() #取出前5个概率最大的值（top-5) top_5 = predictions.argsort()[-5:][::-1] for node_id in top_5:   human_string = node_lookup.id_to_string(node_id)   score = predictions[node_id]   print('%s (score = %.5f)' % (human_string, score)) sess.close()

最后输出

tiger cat (score = 0.40316)
Egyptian cat (score = 0.21686)
tabby, tabby cat (score = 0.21348)
lynx, catamount (score = 0.01403)
Persian cat (score = 0.00394)

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