python 版本的tnn 进行mobilenet分类代码

以下是使用TNN实现Mobilenet分类的Python代码：

import numpy as np
from PIL import Image
import tnn

# 创建TNN实例
tnn_model = tnn.TNNModel('mobilenet_v1.tnnproto', 'mobilenet_v1.tnnmodel')

# 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 = img_array.transpose(2, 0, 1)
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)

# 输入图像并进行推理
output_data = tnn_model.forward(img_array)

# 获取输出结果并进行后处理
predictions = np.squeeze(output_data)
top_k = predictions.argsort()[-5:][::-1]
for i in top_k:
    print(labels[i], predictions[i])

其中，`mobilenet_v1.tnnproto`和`mobilenet_v1.tnnmodel`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。