inception——v3配置安装

要配置和安装Inception-v3模型，需要进行以下步骤：

1. 安装TensorFlow：Inception-v3是在TensorFlow框架下开发的，因此首先需要安装TensorFlow。可以使用pip安装TensorFlow：

pip install tensorflow

2. 下载Inception-v3模型：可以从TensorFlow官方GitHub仓库中下载Inception-v3模型。下载链接：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/inception。

3. 下载预训练权重：Inception-v3模型通常使用在ImageNet数据集上预训练的权重。可以从TensorFlow官方GitHub仓库中下载预训练权重。下载链接：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/inception#pre-trained-models。

4. 配置Inception-v3模型：将下载的Inception-v3模型和预训练权重解压缩到同一个文件夹中。然后，通过TensorFlow的API加载模型和权重：

import tensorflow as tf

# 加载Inception-v3模型和预训练权重
model_path = '/path/to/inception_v3.ckpt'
image_size = 299

with tf.Session() as sess:
    # 创建图
    input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, [None, image_size, image_size, 3])
    with tf.contrib.slim.arg_scope(inception_v3.inception_v3_arg_scope()):
        logits, _ = inception_v3.inception_v3(input_tensor, is_training=False)

    # 加载权重
    saver = tf.train.Saver()
    saver.restore(sess, model_path)

5. 使用Inception-v3模型进行推理：在配置完成后，可以使用Inception-v3模型进行推理。下面是一个使用Inception-v3模型进行图像分类的示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import PIL.Image as Image

# 加载Inception-v3模型和预训练权重
model_path = '/path/to/inception_v3.ckpt'
image_size = 299

with tf.Session() as sess:
    # 创建图
    input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, [None, image_size, image_size, 3])
    with tf.contrib.slim.arg_scope(inception_v3.inception_v3_arg_scope()):
        logits, _ = inception_v3.inception_v3(input_tensor, is_training=False)

    # 加载权重
    saver = tf.train.Saver()
    saver.restore(sess, model_path)

    # 加载图像
    img = Image.open('/path/to/image.jpg')
    img = img.resize((image_size, image_size))
    img = np.array(img) / 255.0
    img = img[np.newaxis, ...]

    # 进行推理
    feed_dict = {input_tensor: img}
    pred = sess.run(logits, feed_dict=feed_dict)

    # 输出结果
    pred = np.squeeze(pred)
    index = np.argmax(pred)
    print('Predicted class:', index)

这些步骤可以帮助你配置和安装Inception-v3模型，并使用它进行推理。