python调tnn的代码
时间: 2023-07-23 18:13:27 浏览: 54
以下是使用Python调用TNN进行模型推理的代码示例:
```python
import tnn
import numpy as np
# 加载模型
model_path = "model.tnnproto"
interpreter = tnn.InferenceHelper()
interpreter.load_model(model_path)
# 准备输入数据
input_data = np.ones((1, 3, 224, 224), dtype=np.float32)
# 执行推理
output_data = interpreter.forward(input_data)
# 处理输出数据
print(output_data)
```
这段代码中,我们首先使用`tnn.InferenceHelper()`加载了一个模型,然后准备输入数据并通过`interpreter.forward()`执行推理,最后得到输出结果`output_data`。你需要将`model.tnnproto`替换为你的TNN模型文件名,并且根据你的模型输入和输出维度修改输入数据`input_data`和输出数据的处理方式。
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python tnn 分类代码
以下是一个使用 TNN 进行分类的 Python 代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
import tnn
# 加载模型
model = tnn.Model('./model.tnnproto', './model.tnnmodel')
# 加载标签
with open('./labels.txt', 'r') as f:
labels = [line.strip() for line in f.readlines()]
# 加载图像
img = cv2.imread('./test.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 图像预处理
img = cv2.resize(img, (224, 224))
img = img.astype(np.float32) / 255.0
img = img.transpose((2, 0, 1))
img = np.expand_dims(img, axis=0)
# 推理
output = model.forward(img)
output = np.squeeze(output)
pred_idx = np.argmax(output)
# 输出预测结果
print('Predicted label:', labels[pred_idx])
```
需要注意的是,这只是一个简单的示例,具体的实现可能会因为模型和数据格式的不同而有所不同。
python tnn mobilenet分类代码
以下是使用TensorFlow Lite实现Mobilenet分类的Python代码:
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
from PIL import Image
# 加载模型
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="mobilenet.tflite")
interpreter.allocate_tensors()
# 获取输入和输出张量
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()
# 加载标签
with open("labels.txt", "r") as f:
labels = [line.strip() for line in f.readlines()]
# 读取图像并进行预处理
img = Image.open("test.jpg").resize((224, 224))
img_array = np.array(img).astype('float32') / 255.0
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
# 输入图像并进行推理
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], img_array)
interpreter.invoke()
# 获取输出结果并进行后处理
output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])
predictions = np.squeeze(output_data)
# 输出预测结果
top_k = predictions.argsort()[-5:][::-1]
for i in top_k:
print(labels[i], predictions[i])
```
其中,`mobilenet.tflite`是经过训练的Mobilenet模型,`labels.txt`是包含标签名称的文本文件,`test.jpg`是待分类的图像。你需要将这些文件替换成自己的文件。