ÎncepețiÎncepe gratuit

Folosind un model din lumea reală

Bine, deci poza lui Ivy este gata să fie folosită de ResNet50. Este stocată în img_ready și arată acum astfel:

ResNet50 este un model antrenat pe setul de date Imagenet, capabil să distingă între 1.000 de obiecte etichetate diferit. ResNet50 este un model profund cu 50 de straturi – îl poți examina în 3D aici.

ResNet50 și decode_predictions au fost deja importate din tensorflow.keras.applications.resnet50.

Este momentul să folosești acest model antrenat pentru a descoperi rasa lui Ivy!

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în Deep Learning cu Keras

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Instanțiază un model ResNet50, setând parametrul weights la 'imagenet'.
  • Folosește model pentru a face predicții pe imaginea procesată.
  • Decodifică primele 3 predicții cu decode_predictions().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Instantiate a ResNet50 model with 'imagenet' weights
model = ____(weights=____)

# Predict with ResNet50 on your already processed img
preds = ____.____(____)

# Decode the first 3 predictions
print('Predicted:', ____(____, top=____)[0])
Editează și rulează codul