Klasyfikacja obrazów
W tym ćwiczeniu skorzystasz z tego samego zbioru danych flickr, co poprzednio – zawiera on 30 000 obrazów wraz z opisami. Tym razem sklasyfikujesz obraz za pomocą wstępnie wytrenowanego modelu.
Przykładowy obraz (image) oraz moduł potoku (pipeline) zostały już załadowane.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Modele multimodalne z Hugging Face
Instrukcje do ćwiczenia
- Załaduj potok
image-classificationz wstępnie wytrenowanym modelemgoogle/mobilenet_v2_1.0_224. - Użyj potoku, aby przewidzieć klasę przykładowego obrazu.
- Wyświetl pierwszą (o najwyższym prawdopodobieństwie) etykietę
label.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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:", ____)