将本地图片加载到resnet34网络中并测试输出每个类的前五张图片
时间: 2023-05-11 15:04:53 浏览: 92
加载本地图片和网络图片
可以使用Python中的PyTorch框架来实现这个功能。以下是一个示例代码:
```python
import torch
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
# 加载ResNet34模型
model = models.resnet34(pretrained=True)
# 定义图像变换
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
# 加载本地图片
img = Image.open('path/to/image.jpg')
# 对图片进行变换
img_tensor = transform(img)
# 将图片转换为4D张量
img_tensor = img_tensor.unsqueeze(0)
# 将图片输入到模型中进行预测
model.eval()
with torch.no_grad():
output = model(img_tensor)
# 输出每个类的前五张图片
_, indices = torch.sort(output, descending=True)
with open('imagenet_classes.txt') as f:
classes = [line.strip() for line in f.readlines()]
for i in range(5):
print(f'{classes[indices[0][i]]}: {output[0][indices[0][i]].item()}')
```
其中,`path/to/image.jpg`是本地图片的路径,`imagenet_classes.txt`是ImageNet数据集中的类别名称文件。这个代码将输出每个类的前五张图片及其对应的预测分数。
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