이미지 분류
이번 연습 문제에서는 앞서 사용한 flickr 데이터셋을 다시 사용해요. 이 데이터셋에는 30,000장의 이미지와 캡션이 포함되어 있어요. 이제 사전 학습된 모델을 사용해 이미지를 분류해 보겠습니다.
샘플 이미지(image)와 파이프라인 모듈(pipeline)이 로드되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Hugging Face로 배우는 멀티모달 모델
연습 안내
google/mobilenet_v2_1.0_224사전 학습 모델로image-classification파이프라인을 불러오세요.- 파이프라인을 사용해 샘플 이미지의 클래스를 예측하세요.
- 첫 번째(가장 높은 확률)
label을 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Load the image-classification pipeline
pipe = ____
# Use the pipeline to predict the class of the sample image
pred = ____
# Print the first (highest probability) label
print("Predicted class:", ____)