TensorFlow2.8.0代码分析之例子label_image.py

本演示使用Google Inception模型对在命令行中传递的图像文件进行分类。

label_image.Py是一个Python实现，它提供了与C++代码相对应的代码。这比Cython教程中提到的Python代码提供了C++和Python之间更直观的映射，并且可以更容易添加可视化或调试代码。

在本例中，我们使用的是格雷斯·霍珀上将的默认图像，您可以 看到网络上正确的位置她穿着军装 得分为0.8分。

函数声明情况如下：

函数流程图如下：

函数原始代码如下：

if __name__ == "__main__":
  file_name = "tensorflow/examples/label_image/data/grace_hopper.jpg"
  model_file = \
    "tensorflow/examples/label_image/data/inception_v3_2016_08_28_frozen.pb"
  label_file = "tensorflow/examples/label_image/data/imagenet_slim_labels.txt"
  input_height = 299
  input_width = 299
  input_mean = 0
  input_std = 255
  input_layer = "input"
  output_layer = "InceptionV3/Predictions/Reshape_1"

  parser = argparse.ArgumentParser()
  parser.add_argument("--image", help="image to be processed")
  parser.add_argument("--graph", help="graph/model to be executed")
  parser.add_argument("--labels", help="name of file containing labels")
  parser.add_argument("--input_height", type=int, help="input height")
  parser.add_argument("--input_width", type=int, help="input width")
  parser.add_argument("--input_mean", type=int, help="input mean")
  parser.add_argument("--input_std", type=int, help="input std")
  parser.add_argument("--input_layer", help="name of input layer")
  parser.add_argument("--output_layer", help="name of output layer")
  args = parser.parse_args()

  if args.graph:
    model_file = args.graph
  if args.image:
    file_name = args.image
  if args.labels:
    label_file = args.labels
  if args.input_height:
    input_height = args.input_height
  if args.input_width:
    input_width = args.input_width
  if args.input_mean:
    input_mean = args.input_mean
  if args.input_std:
    input_std = args.input_std
  if args.input_layer:
    input_layer = args.input_layer
  if args.output_layer:
    output_layer = args.output_layer

  graph = load_graph(model_file)
  t = read_tensor_from_image_file(
      file_name,
      input_height=input_height,
      input_width=input_width,
      input_mean=input_mean,
      input_std=input_std)

  input_name = "import/" + input_layer
  output_name = "import/" + output_layer
  input_operation = graph.get_operation_by_name(input_name)
  output_operation = graph.get_operation_by_name(output_name)

  with tf.compat.v1.Session(graph=graph) as sess:
    results = sess.run(output_operation.outputs[0], {
        input_operation.outputs[0]: t
    })
  results = np.squeeze(results)

  top_k = results.argsort()[-5:][::-1]
  labels = load_labels(label_file)
  for i in top_k:
    print(labels[i], results[i])
 

标签：layer,args,name,py,parser,label,output,TensorFlow2.8,input
来源： https://blog.csdn.net/qqq9668/article/details/123309294