Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Chuẩn bị ảnh đầu vào của bạn

Mô hình ResNet50 gốc được huấn luyện với ảnh kích thước 224 x 224 pixel và một số bước tiền xử lý; như việc trừ đi giá trị pixel trung bình của toàn bộ tập huấn luyện cho mọi ảnh huấn luyện. Bạn cần tiền xử lý các ảnh muốn dự đoán theo cùng cách đó.

Khi dự đoán trên một ảnh đơn, bạn cần đưa nó về đúng dạng đầu vào của mô hình, trong trường hợp này là: (batch-size, width, height, channels). np.expand_dims với tham số axis = 0 sẽ thêm chiều batch-size, thể hiện rằng một ảnh đơn lẻ sẽ được đưa vào để dự đoán. Giá trị cho chiều batch-size là 1, vì bạn chỉ dự đoán trên một ảnh.

Bạn sẽ đi qua các bước tiền xử lý này khi chuẩn bị ảnh chú chó (tên Ivy) để ảnh có thể được phân loại bởi ResNet50.

Bài tập này là một phần của khóa học

Nhập môn Deep Learning với Keras

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Import image từ tensorflow.keras.preprocessing và preprocess_input từ tensorflow.keras.applications.resnet50.
  • Tải ảnh với target_size phù hợp cho mô hình của bạn.
  • Chuyển ảnh thành mảng với image.img_to_array().
  • Tiền xử lý img_expanded theo đúng cách mà ảnh huấn luyện ResNet50 gốc đã được xử lý bằng preprocess_input().

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

# Import image and preprocess_input
from tensorflow.keras.____ import ____
from tensorflow.keras.____.____ import ____

# Load the image with the right target size for your model
img = image.load_img(img_path, target_size=(____, ____))

# Turn it into an array
img_array = image.____(____)

# Expand the dimensions of the image, this is so that it fits the expected model input format
img_expanded = np.expand_dims(img_array, axis = 0)

# Pre-process the img in the same way original images were
img_ready = ____(____)
Chỉnh sửa và Chạy Mã