実世界のモデルを使う

さて、Ivyの写真はResNet50で使える準備ができました。img_readyに保存されており、現在は次のようになっています。

ResNet50は、1000種類のラベル付きオブジェクトを識別できるよう、Imagenet datasetで学習されたモデルです。ResNet50は50層からなる深いモデルで、3D表示はこちらで確認できます。

ResNet50とdecode_predictionsは、すでにtensorflow.keras.applications.resnet50からインポート済みです。

それでは、この学習済みモデルを使ってIvyの犬種を特定してみましょう！

ResNet50モデルをインスタンス化し、weightsパラメータを'imagenet'に設定します。
前処理済みの画像に対してmodelで予測を行います。
decode_predictions()で最初の3つの予測をデコードします。