• python 使用新训练好的模型进行分类


    6、在python中使用已经训练好的模型。

    Caffe只提供封装好的imagenet模型,给定一副图像,直接计算出图像的特征和进行预测。首先需要下载模型文件

    Python代码如下:

    from caffe import imagenet
    from matplotlib import pyplot
    # Set the right path to your model file, pretrained model
    # and the image you would like to classify.
    MODEL_FILE = 'examples/imagenet_deploy.prototxt'
    PRETRAINED = '/home/jiayq/Downloads/caffe_reference_imagenet_model’
    IMAGE_FILE = '/home/jiayq/lena.png'
     
    net = imagenet.ImageNetClassifier(MODEL_FILE, PRETRAINED) 
    #预测
    prediction = net.predict(IMAGE_FILE)
    #绘制预测图像
    print 'prediction shape:', prediction.shape
    pyplot.plot(prediction)
    prediction shape: (1000,)
    [<matplotlib.lines.Line2D at 0x8faf4d0>] #结果如图所示


    图上的横轴表示的label,纵轴表示在该类别上的概率,有图我们看到,lena.jpg被分到了”sombrero”这组,结果还算准确。

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