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小編給大家分享一下keras如何實(shí)現(xiàn)VGG16，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲，下面讓我們一起去探討吧！

from keras.applications.vgg16 import VGG16#直接導(dǎo)入已經(jīng)訓(xùn)練好的VGG16網(wǎng)絡(luò)
from keras.preprocessing.image import load_img#load_image作用是載入圖片
from keras.preprocessing.image import img_to_array
from keras.applications.vgg16 import preprocess_input
from keras.applications.vgg16 import decode_predictions
 
model = VGG16()
image = load_img('D:\\photo\\dog.jpg',target_size=(224,224))#參數(shù)target_size用于設(shè)置目標(biāo)的大小，如此一來(lái)無(wú)論載入的原圖像大小如何，都會(huì)被標(biāo)準(zhǔn)化成統(tǒng)一的大小，這樣做是為了向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中方便地輸入數(shù)據(jù)所需的。
image = img_to_array(image)#函數(shù)img_to_array會(huì)把圖像中的像素?cái)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成NumPy中的array，這樣數(shù)據(jù)才可以被Keras所使用。
#神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接收一張或多張圖像作為輸入，也就是說(shuō)，輸入的array需要有4個(gè)維度： samples, rows, columns, and channels。由于我們僅有一個(gè) sample（即一張image），我們需要對(duì)這個(gè)array進(jìn)行reshape操作。
image = image.reshape((1,image.shape[0],image.shape[1],image.shape[2]))
image = preprocess_input(image)#對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理
y = model.predict(image)#預(yù)測(cè)圖像的類別
label = decode_predictions(y)#Keras提供了一個(gè)函數(shù)decode_predictions()，用以對(duì)已經(jīng)得到的預(yù)測(cè)向量進(jìn)行解讀。該函數(shù)返回一個(gè)類別列表，以及類別中每個(gè)類別的預(yù)測(cè)概率，
label = label[0][0]
print('%s(%.2f%%)'%(label[1],label[2]*100))
# print(model.summary())

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URL鏈接：http://www.chinadenli.net/article22/dosocc.html

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