python如何调用ResNet50模型

在Python中，要调用预训练的ResNet50模型，通常需要以下步骤：

1. **安装必要的库**[^1]:

   pip install tensorflow keras flask

2. **加载预训练模型**:

   from keras.applications.resnet50 import ResNet50
   resnet_model = ResNet50(weights='imagenet')  # 加载预训练权重

3. **模型前向传播（预测）**:

   def predict_image(image_path):
       img = preprocess_image(image_path)  # 对输入图像进行预处理
       predictions = resnet_model.predict(img)
       return predictions

4. **预处理函数**[^2]，这可能包括转换成Tensor、调整大小等：

   def preprocess_image(image_path):
       transform = transforms.Compose([
           transforms.Resize(224),  # 调整图片尺寸
           transforms.CenterCrop(224),
           transforms.ToTensor(),
           transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])  # 归一化
       ])
       image = Image.open(image_path)
       return transform(image).unsqueeze(0)  # 添加batch dimension (1, channels, height, width)

5. **将模型集成到Flask应用中**，例如创建一个API端点来接收请求并返回预测结果：

   app = Flask(__name__)
   
   @app.route('/predict', methods=['POST'])
   def predict_api():
       file = request.files['image']
       prediction = predict_image(file.stream)
       return jsonify(prediction)

请注意，上述代码示例假设你已经有一个Flask应用并且`request`对象可以访问上传的文件。实际部署时，可能还需要考虑多线程/进程安全以及错误处理。