标签：layer args name py parser label output TensorFlow2.8 input
本演示使用Google Inception模型对在命令行中传递的图像文件进行分类。
label_image.Py是一个Python实现，它提供了与C++代码相对应的代码。这比Cython教程中提到的Python代码提供了C++和Python之间更直观的映射，并且可以更容易添加可视化或调试代码。
在本例中，我们使用的是格雷斯·霍珀上将的默认图像，您可以 看到网络上正确的位置她穿着军装 得分为0.8分。
函数声明情况如下：
函数流程图如下：
函数原始代码如下：
if __name__ == "__main__":
file_name = "tensorflow/examples/label_image/data/grace_hopper.jpg"
model_file = \
"tensorflow/examples/label_image/data/inception_v3_2016_08_28_frozen.pb"
label_file = "tensorflow/examples/label_image/data/imagenet_slim_labels.txt"
input_height = 299
input_width = 299
input_mean = 0
input_std = 255
input_layer = "input"
output_layer = "InceptionV3/Predictions/Reshape_1"
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--image", help="image to be processed")
parser.add_argument("--graph", help="graph/model to be executed")
parser.add_argument("--labels", help="name of file containing labels")
parser.add_argument("--input_height", type=int, help="input height")
parser.add_argument("--input_width", type=int, help="input width")
parser.add_argument("--input_mean", type=int, help="input mean")
parser.add_argument("--input_std", type=int, help="input std")
parser.add_argument("--input_layer", help="name of input layer")
parser.add_argument("--output_layer", help="name of output layer")
args = parser.parse_args()
if args.graph:
model_file = args.graph
if args.image:
file_name = args.image
if args.labels:
label_file = args.labels
if args.input_height:
input_height = args.input_height
if args.input_width:
input_width = args.input_width
if args.input_mean:
input_mean = args.input_mean
if args.input_std:
input_std = args.input_std
if args.input_layer:
input_layer = args.input_layer
if args.output_layer:
output_layer = args.output_layer
graph = load_graph(model_file)
t = read_tensor_from_image_file(
file_name,
input_height=input_height,
input_width=input_width,
input_mean=input_mean,
input_std=input_std)
input_name = "import/" + input_layer
output_name = "import/" + output_layer
input_operation = graph.get_operation_by_name(input_name)
output_operation = graph.get_operation_by_name(output_name)
with tf.compat.v1.Session(graph=graph) as sess:
results = sess.run(output_operation.outputs[0], {
input_operation.outputs[0]: t
})
results = np.squeeze(results)
top_k = results.argsort()[-5:][::-1]
labels = load_labels(label_file)
for i in top_k:
print(labels[i], results[i])
标签：layer,args,name,py,parser,label,output,TensorFlow2.8,input 来源： https://blog.csdn.net/qqq9668/article/details/123309294
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