文章作者：Tyan
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本文主要介紹Keras的一些基本用法嫁审，主要是根據(jù)已有模型預(yù)測(cè)圖像的類(lèi)別纺铭，以ResNet50為例结榄。
- Demo
import numpy as np
from keras.layers import Dense
from keras.models import Model
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
# 使用ResNet的結(jié)構(gòu)命贴，不包括最后一層
base_model = ResNet50(include_top = False, pooling = 'avg')
# 定義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)最后一層
predictions = Dense(3, activation='softmax')(base_model.output)
# 定義模型
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
# 加載訓(xùn)練好的模型
model.load_weights('./weights.h5')
image_path = './lena.jpg'
# 加載圖像
img = image.load_img(image_path, target_size=(224, 224))
# 圖像預(yù)處理
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)
# 對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)
preds = model.predict(x)
# 輸出預(yù)測(cè)概率
print 'Predicted:', preds
