Preparare l'immagine di input

Il modello ResNet50 originale è stato addestrato con immagini di dimensione 224 x 224 pixel e con alcune operazioni di pre-elaborazione; ad esempio, la sottrazione del valore medio dei pixel del set di addestramento per tutte le immagini. Devi quindi pre-elaborare nello stesso modo le immagini su cui vuoi fare predizioni.

Quando effettui una predizione su una singola immagine, questa deve rispettare la forma di input del modello, che in questo caso è: (batch-size, width, height, channels). np.expand_dims con il parametro axis = 0 aggiunge la dimensione batch-size, indicando che verrà passata una singola immagine a predict. Questo valore di batch-size è 1, dato che stiamo predicendo su una sola immagine.

Ripasserai questi passaggi di pre-elaborazione preparando l'immagine di questo cane (di nome Ivy) in modo che possa essere classificata da ResNet50.

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Istruzioni dell'esercizio

Importa image da tensorflow.keras.preprocessing e preprocess_input da tensorflow.keras.applications.resnet50.
Carica l'immagine con il corretto target_size per il tuo modello.
Convertila in un array con image.img_to_array().
Pre-elabora img_expanded nello stesso modo in cui sono state elaborate le immagini di addestramento originali di ResNet50 con preprocess_input().

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# Import image and preprocess_input
from tensorflow.keras.____ import ____
from tensorflow.keras.____.____ import ____

# Load the image with the right target size for your model
img = image.load_img(img_path, target_size=(____, ____))

# Turn it into an array
img_array = image.____(____)

# Expand the dimensions of the image, this is so that it fits the expected model input format
img_expanded = np.expand_dims(img_array, axis = 0)

# Pre-process the img in the same way original images were
img_ready = ____(____)

Modifica ed esegui il codice

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IntermediárioNível de habilidade

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In questo primo capitolo farai conoscenza con le reti neurali, capirai quali tipi di problemi possono risolvere e quando usarle. Costruirai anche diverse reti e salverai la Terra addestrando un modello di regressione che approssima l'orbita di un meteorite in avvicinamento!

Exercise 1: Che cos'è Keras?Exercise 2: Descrivere Keras Exercise 3: Useresti il deep learning?Exercise 4: Il tuo primo neural network Exercise 5: Ciao, reti!Exercise 6: Contare i parametri Exercise 7: Costruisci come mostrato!Exercise 8: Sopravvivere a un impatto meteorico Exercise 9: Definire un modello Exercise 10: Addestramento Exercise 11: Prevedere l'orbita!

Alla fine di questo capitolo saprai come risolvere con le reti neurali problemi binari, multiclasse e multilabel. Lo farai affrontando sfide come individuare banconote false, decidere chi ha lanciato quale freccetta su un bersaglio e costruire un sistema intelligente per irrigare la tua fattoria. Inoltre, saprai tracciare le metriche di addestramento del modello e interrompere l'addestramento salvando i modelli quando non migliorano più.

Exercise 1: Classificazione binaria Exercise 2: Esplorare le banconote in dollari Exercise 3: Un modello di classificazione binaria Exercise 4: Questa banconota è falsa?Exercise 5: Classificazione multiclasse Exercise 6: Un modello multiclasse Exercise 7: Prepara il tuo insieme di dati Exercise 8: Allenare i lanciatori di freccette Exercise 9: Predizioni softmax Exercise 10: Classificazione multi-etichetta Exercise 11: Una macchina per l'irrigazione Exercise 12: Addestramento con etichette multiple Exercise 13: Callback di Keras Exercise 14: La callback di history Exercise 15: Early stopping del tuo modello Exercise 16: Una combinazione di callback

Nei capitoli precedenti hai addestrato molti modelli! Ora imparerai a interpretare le curve di apprendimento per capire come si comportano durante l'addestramento. Visualizzerai anche gli effetti delle funzioni di attivazione, delle dimensioni dei batch e della batch normalization. Infine, imparerai a eseguire l'ottimizzazione automatica degli iperparametri dei modelli Keras usando sklearn.

Exercise 1: Curve di apprendimento Exercise 2: Imparare le cifre Exercise 3: Il modello sta facendo overfitting?Exercise 4: Ci servono più dati?Exercise 5: Funzioni di attivazione Exercise 6: Funzioni di attivazione diverse Exercise 7: Confrontare le funzioni di attivazione Exercise 8: Confrontare le funzioni di attivazione II Exercise 9: Dimensione del batch e batch normalization Exercise 10: Modificare le dimensioni del batch Exercise 11: Batch normalization su un modello già visto Exercise 12: Effetti della batch normalization Exercise 13: Ottimizzazione degli iperparametri Exercise 14: Preparare un modello per il tuning Exercise 15: Ottimizzare i parametri del modello Exercise 16: Addestramento con cross-validation

È il momento di conoscere architetture più avanzate! Creerai un autoencoder per ricostruire immagini rumorose, visualizzerai le attivazioni di una convolutional neural network, userai modelli profondi pre-addestrati per classificare immagini e approfondirai le recurrent neural network e il lavoro con il testo costruendo una rete che predice la parola successiva in una frase.

Exercise 1: Tensori, layer e autoencoder Exercise 2: È un flusso di tensori Exercise 3: Separazione neurale Exercise 4: Costruire un autoencoder Exercise 5: Rimuovere il rumore come un autoencoder Exercise 6: Introduzione alle CNN Exercise 7: Costruire un modello CNN Exercise 8: Osservare le convoluzioni Exercise 9: Preparare l'immagine di input

Esercizio attuale

Exercise 10: Usare un modello reale Exercise 11: Introduzione alle LSTM Exercise 12: Previsione di testo con le LSTM Exercise 13: Costruisci il tuo modello LSTM Exercise 14: Decodifica le tue previsioni Exercise 15: Metti alla prova il tuo modello!Exercise 16: Hai finito!