预测步骤:读取图片,读取神经网络,读取保存好的神经网络参数,将图片前向传播一次,使用softmax将最后一层的结果归一化,最大的那个数就是你的预测结果了。
注意:读取图片的时候,图片的大小、格式、数据类型一定要与训练的图片相同,不然,要么报错,要么得不到你想要的结果。
代码:
import tensorflow as tf
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import model
import os
#从指定目录中选取一张图片
def get_one_image(train):
files = os.listdir(train)
n = len(files)
ind = np.random.randint(0,n)
img_dir = os.path.join(train,files[ind])
image = Image.open(img_dir)
plt.imshow(image)
plt.show()
image = image.resize([208, 208])
image = np.array(image)
return image
def evaluate_one_image():
#存放的是我从百度下载的猫狗图片路径
train = 'E:\\Pycharm\\tf-01\\Bigwork\\data_prepare\\test\\'
image_array = get_one_image(train)
with tf.Graph().as_default():
BATCH_SIZE = 1 # 因为只读取一副图片 所以batch 设置为1
N_CLASSES = 2 # 2个输出神经元,[1,0] 或者 [0,1]猫和狗的概率
# 转化图片格式
image = tf.cast(image_array, tf.float32)
# 图片标准化
#image = tf.image.per_image_standardization(image)#这行不要加,我们训练的图片并没有做标准化,这行改了我两天
# 图片原来是三维的 [208, 208, 3] 重新定义图片形状 改为一个4D 四维的 tensor
image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3])
logit = model.inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES)
# 因为 inference 的返回没有用激活函数,所以在这里对结果用softmax 激活
logit = tf.nn.softmax(logit)
# 用最原始的输入数据的方式向模型输入数据 placeholder
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3])
# 我门存放模型的路径
logs_train_dir = 'E:\\Pycharm\\tf-01\\Bigwork\\savenet02\\'
# 定义saver
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
print("从指定的路径中加载模型。。。。")
# 将模型加载到sess
ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir)
if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1]
saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)
print('模型加载成功, 训练的步数为 %s' % global_step)
else:
print('模型加载失败,,,文件没有找到')
# 将图片输入到模型计算
prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array})
# 获取输出结果中最大概率的索引
max_index = np.argmax(prediction)
print('猫的概率 %.6f' %prediction[:, 0])
print('狗的概率 %.6f' %prediction[:, 1])
# 测试
print("I'm runing")
evaluate_one_image()
运行:
结果还是很理想的。