pyqt5怎么调用深度学习模型

在PyQt5中调用深度学习模型可以使用Python中的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。首先需要在PyQt5中添加一个按钮或者文本框等交互控件，然后在点击按钮或者输入文本时触发相应的事件，调用深度学习模型进行预测。

举个例子，假设我们要实现一个图像分类器，可以将以下代码添加到PyQt5的主窗口类中：

import tensorflow as tf
from PyQt5.QtWidgets import QWidget, QPushButton, QLabel, QFileDialog

class MainWindow(QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        # 添加一个按钮
        self.btn = QPushButton('选择图片', self)
        self.btn.move(20, 20)
        self.btn.clicked.connect(self.open_image)

        # 添加一个标签，用于显示预测结果
        self.label = QLabel(self)
        self.label.move(20, 60)

        # 加载深度学习模型
        self.model = tf.keras.models.load_model('path/to/model.h5')

    def open_image(self):
        # 打开文件对话框，选择要预测的图片
        filename, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, '选择图片', '.', 'Image Files(*.png *.jpg *.jpeg *.bmp)')

        # 加载图片并进行预测
        image = tf.keras.preprocessing.image.load_img(filename, target_size=(224, 224))
        image = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(image)
        image = tf.expand_dims(image, axis=0)
        prediction = self.model.predict(image)

        # 显示预测结果
        class_names = ['cat', 'dog', 'bird', 'fish']  # 图片类别
        result = class_names[prediction.argmax()]
        self.label.setText(result)

在上面的代码中，我们首先添加了一个按钮，在点击按钮时会弹出文件对话框，让用户选择要预测的图片。当用户选择完图片后，我们加载深度学习模型，读取图片并进行预测，最后将预测结果显示在标签中。