สามารถใช้ Tensorflow เพื่อเพิ่มมิติแบตช์และส่งภาพไปยังโมเดลโดยการแปลงอิมเมจเป็นอาร์เรย์ Numpy
อ่านเพิ่มเติม: TensorFlow คืออะไรและ Keras ทำงานร่วมกับ TensorFlow เพื่อสร้าง Neural Networks อย่างไร
โครงข่ายประสาทเทียมที่มีอย่างน้อยหนึ่งชั้นเรียกว่าชั้น Convolutional เราสามารถใช้ Convolutional Neural Network เพื่อสร้างแบบจำลองการเรียนรู้
เรากำลังใช้ Google Colaboratory เพื่อเรียกใช้โค้ดด้านล่าง Google Colab หรือ Colaboratory ช่วยเรียกใช้โค้ด Python บนเบราว์เซอร์และไม่ต้องมีการกำหนดค่าใดๆ และเข้าถึง GPU ได้ฟรี (หน่วยประมวลผลกราฟิก) Colaboratory ถูกสร้างขึ้นบน Jupyter Notebook
สัญชาตญาณเบื้องหลังการเรียนรู้การถ่ายโอนสำหรับการจัดประเภทรูปภาพคือ หากแบบจำลองได้รับการฝึกอบรมในชุดข้อมูลขนาดใหญ่และทั่วไป โมเดลนี้จะสามารถใช้เป็นแบบจำลองทั่วไปสำหรับโลกแห่งการมองเห็นได้อย่างมีประสิทธิภาพ มันจะได้เรียนรู้ฟีเจอร์แมป ซึ่งหมายความว่าผู้ใช้จะไม่ต้องเริ่มต้นจากศูนย์ด้วยการฝึกโมเดลขนาดใหญ่ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่
TensorFlow Hub เป็นพื้นที่เก็บข้อมูลที่มีโมเดล TensorFlow ที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้า สามารถใช้ TensorFlow เพื่อปรับแต่งโมเดลการเรียนรู้ได้
เราจะเข้าใจวิธีใช้โมเดลจาก TensorFlow Hub กับ tf.keras ใช้โมเดลการจำแนกรูปภาพจาก TensorFlow Hub เมื่อเสร็จแล้ว การเรียนรู้การถ่ายโอนสามารถทำได้เพื่อปรับแต่งโมเดลสำหรับคลาสรูปภาพที่กำหนดเอง ซึ่งทำได้โดยใช้แบบจำลองลักษณนามที่ฝึกไว้ล่วงหน้าเพื่อถ่ายภาพและคาดการณ์ว่ามันคืออะไร สามารถทำได้โดยไม่ต้องอบรมใดๆ
ตัวอย่าง
grace_hopper = np.array(grace_hopper)/255.0
print("The dimensions of the image are")
print(grace_hopper.shape)
result = classifier.predict(grace_hopper[np.newaxis, ...])
print("The dimensions of the resultant image are")
print(result.shape)
predicted_class = np.argmax(result[0], axis=-1)
print("The predicted class is")
print(predicted_class) เครดิตโค้ด −https://www.tensorflow.org/tutorials/images/transfer_learning_with_hub
ผลลัพธ์
The dimensions of the image are (224, 224, 3) The dimensions of the resultant image are (1, 1001) The predicted class is 819
คำอธิบาย
- เพิ่มมิติแบทช์แล้ว
- รูปภาพถูกส่งไปยังโมเดล
- ผลลัพธ์คือเวกเตอร์องค์ประกอบ 1001 ของ logits
- สิ่งนี้จะประเมินความน่าจะเป็นของทุกคลาสสำหรับรูปภาพ
