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法律研究如何使用 Python 和 TensorFlow 下载单个图像来测试模型？
可以使用 TensorFlow 的 `get_file` 方法下载单个图像来测试模型。“get_file”方法可以接受 Google API 中单个图像的链接作为参数，从而将数据集下载到当前环境。
阅读更多： 什么是 TensorFlow 以及 Keras 如何与 TensorFlow 一起创建神经网络？
包含至少一层卷积层的神经网络被称为卷积神经网络。我们可以使用卷积神经网络来构建学习模型。
我们使用 Google Colaboratory 来运行以下代码。Google Colab 或 Colaboratory 帮助在浏览器上运行 Python 代码，无需任何配置，并可免费访问 GPU（图形处理单元）。Colaboratory 基于 Jupyter Notebook 构建。
图像分类迁移学习背后的直觉是，如果一个模型在一个大型且通用的数据集上进行训练，那么这个模型可以有效地作为视觉世界的通用模型。它已经学习了特征映射，这意味着用户无需从头开始训练大型模型。
TensorFlow Hub 是一个包含预训练 TensorFlow 模型的存储库。TensorFlow 可用于微调学习模型。
我们将了解如何使用 TensorFlow Hub 中的模型与 tf.keras，使用 TensorFlow Hub 中的图像分类模型。完成此操作后，可以执行迁移学习来微调自定义图像类别的模型。这是通过使用预训练的分类器模型来获取图像并预测它是哪个来完成的。这无需任何训练即可完成。
示例
print("Run it on a single image")
grace_hopper = tf.keras.utils.get_file('image.jpg','https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/grace_hopper.jpg')
grace_hopper = Image.open(grace_hopper).resize(IMAGE_SHAPE)
grace_hopper代码来源 −https://tensorflowcn.cn/tutorials/images/transfer_learning_with_hub
输出
Run it on a single image Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/grace_hopper.jpg 65536/61306 [================================] - 0s 0us/step
解释
- 数据已下载。
- 预训练模型在一个图像上运行。
- 数据在控制台上可视化。
更新于：2021年2月25日
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