Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Dùng một mô hình thực tế

Tuyệt, ảnh của Ivy đã sẵn sàng để dùng với ResNet50. Ảnh được lưu trong img_ready và giờ trông như thế này:

ResNet50 là một mô hình được huấn luyện trên tập dữ liệu Imagenet, có khả năng phân biệt 1000 đối tượng có nhãn khác nhau. ResNet50 là một mô hình sâu với 50 tầng; bạn có thể xem bản 3D của nó tại đây.

ResNet50 và decode_predictions đã được nhập sẵn từ tensorflow.keras.applications.resnet50.

Đến lúc dùng mô hình đã huấn luyện này để tìm ra giống chó của Ivy rồi!

Bài tập này là một phần của khóa học

Nhập môn Deep Learning với Keras

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Khởi tạo mô hình ResNet50, đặt tham số weights là 'imagenet'.
  • Dùng model để dự đoán trên ảnh đã được xử lý của bạn.
  • Giải mã 3 dự đoán đầu tiên với decode_predictions().

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# 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])
Chỉnh sửa và Chạy Mã