แนวคิด
แปลงภาพเป็น NumPy array เพิ่ม batch dimension แล้วส่งเข้โมเดลทำนาย
แนวคิด Transfer Learning, TensorFlow Hub, Google Colab เหมือนเดิม
ตัวอย่างโค้ด
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)
Credit: TensorFlow Tutorials
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
- เพิ่ม batch dimension ด้วย
np.newaxis - ส่งภาพเข้โมเดลได้ผลลัพธ์เป็นเวกเตอร์ 1001 ค่า (logits)
- แต่ละค่าแสดงความน่าจะเป็นของแต่ละคลาส
