img_array = tf.keras.utils.img_to_array(img) img_array = tf.expand_dims(img_array, 0) # Create a batch
时间: 2023-04-08 16:02:38 浏览: 127
这段代码的作用是将图像转换为数组格式,并在数组的第一维度上添加一个维度,用于适应模型的输入格式。其中,img是输入的图像数据,tf是TensorFlow的缩写。img_to_array()是TensorFlow中的一个函数,用于将图像转换为数组格式。expand_dims()也是TensorFlow中的一个函数,用于在数组的指定维度上添加一个维度。最终得到的img_array是一个四维数组,第一维表示样本数,第二维和第三维表示图像的高和宽,第四维表示图像的通道数。
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class classify_system(QMainWindow,Ui_MainWindow): def __init__(self,parent=None): super(classify_system,self).__init__(parent) self.setupUi(self) #将输入图片按钮,pushButton与openimage关联起来 self.pushButton.clicked.connect(self.openimage) self.label_2.setAlignment(Qt.AlignCenter)#图像居中显示 def openimage(self): name,type=QFileDialog.getOpenFileName(self,"打开图片","","*.jpg;;*.png;;All Files(*)") img=cv2.imread(name) img=cv2.resize(img,(400,400),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) qimg=qimage2ndarray.array2qimage(img) self.label_2.setPixmap(QPixmap(qimg)) self.label_2.show() img=img.astype('float')/255.0 #224*224满足模型输入要求 img=cv2.resize(img,(224,224),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) img==np.expand_dims(img,axis=0)#添加尺寸,满足模型输入需求 MobileNet=tf.keras.applications.MobileNet(include_top=True,weights='imagenet') result=MobileNet.predict(img)#模型预测 #获得预测结果 result=tf.keras.applications.imagenet_utils.decode_predictions(result,top=1) predictClass=result[0][0][1] predictProb=result[0][0][2] print(predictClass) print(predictProb)
在你的代码中,有一个小错误,可能会导致模型的输入不正确。具体来说,这一行:
```
img==np.expand_dims(img,axis=0)#添加尺寸,满足模型输入需求
```
应该是:
```
img=np.expand_dims(img,axis=0)#添加尺寸,满足模型输入需求
```
这个错误可能是因为你想使用 `=` 赋值,但是写成了 `==`,因此导致了错误。这会导致 `img` 的值没有被更改,而是仍然是原来的值。
另外,你还需要将 `img` 转换为浮点类型,以便它在归一化时可以被正确处理。因此,你需要将这一行:
```
img=img.astype('float')/255.0
```
放在这一行后面:
```
img=cv2.resize(img,(400,400),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
```
这样,整个 `openimage` 函数应该像这样:
```
def openimage(self):
name,type=QFileDialog.getOpenFileName(self,"打开图片","","*.jpg;;*.png;;All Files(*)")
img=cv2.imread(name)
img=cv2.resize(img,(400,400),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
img=img.astype('float')/255.0
img=cv2.resize(img,(224,224),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
img=np.expand_dims(img,axis=0)
MobileNet=tf.keras.applications.MobileNet(include_top=True,weights='imagenet')
result=MobileNet.predict(img)
result=tf.keras.applications.imagenet_utils.decode_predictions(result,top=1)
predictClass=result[0][0][1]
predictProb=result[0][0][2]
print(predictClass)
print(predictProb)
qimg=qimage2ndarray.array2qimage(img)
self.label_2.setPixmap(QPixmap(qimg))
self.label_2.show()
```
这样应该可以解决你的问题。
请将此代码修改为tensorflow2.7,cuda11.2版本的代码 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, ReLU from tensorflow.keras.utils import to_categorical # 加载MNIST数据集 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() # 数据预处理 x_train = x_train.astype("float32") / 255.0 x_test = x_test.astype("float32") / 255.0 x_train = tf.expand_dims(x_train, axis=3) x_test = tf.expand_dims(x_test, axis=3) y_train = to_categorical(y_train, num_classes=10) y_test = to_categorical(y_test, num_classes=10) # 构建LeNet-5模型 model = Sequential([ Conv2D(6, kernel_size=3, strides=1), MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2), ReLU(), Conv2D(16, kernel_size=3, strides=1), MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2), ReLU(), Flatten(), Dense(units=120, activation='relu'), Dense(units=84, activation='relu'), Dense(units=10, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=30, validation_data=(x_test, y_test)) # 在测试集上输出精度 test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test) print('Test accuracy:', test_acc)
这是一个类似的 TensorFlow 2.7 和 CUDA 11.2 版本的代码示例:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, ReLU
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
# Set GPU device
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
try:
tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[0], 'GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)
print("Using GPU:", tf.test.gpu_device_name())
except RuntimeError as e:
print(e)
# Load MNIST dataset
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# Preprocess data
x_train = x_train.astype("float32") / 255.0
x_test = x_test.astype("float32") / 255.0
x_train = tf.expand_dims(x_train, axis=3)
x_test = tf.expand_dims(x_test, axis=3)
y_train = to_categorical(y_train, num_classes=10)
y_test = to_categorical(y_test, num_classes=10)
# Define LeNet-5 model
model = Sequential([
Conv2D(6, kernel_size=3, strides=1),
MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2),
ReLU(),
Conv2D(16, kernel_size=3, strides=1),
MaxPooling2D(pool_size=2, strides=2),
ReLU(),
Flatten(),
Dense(units=120, activation='relu'),
Dense(units=84, activation='relu'),
Dense(units=10, activation='softmax')
])
# Compile model
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# Train model
model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=30, validation_data=(x_test, y_test))
# Evaluate model on test set
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test accuracy:', test_acc)
```
这个代码实现了一个 LeNet-5 模型,用于识别 MNIST 手写数字。它使用了 TensorFlow 2.7 和 CUDA 11.2 版本,并且在 GPU 上训练模型。在代码中,我们首先检查是否有可用的 GPU 设备,并设置 TensorFlow 只使用第一个 GPU 设备。然后,我们加载 MNIST 数据集并对其进行预处理。接下来,我们定义了一个包含两个卷积层和三个全连接层的 LeNet-5 模型,并使用 Adam 优化器和交叉熵损失函数编译了模型。最后,我们在训练集上训练模型,并在测试集上评估模型的准确性。