스크롤 제어

src값을 이용하여 이미지파일로 저장

학습하기

리트리버 337
보더콜리 330
에포크 훈련 반복횟수
배치크기 이미지 갯수
학습률 너무크면 가장 확률이좋을때를 지나칠수도있다.

3.티쳐블머신 모델 사용하기

티쳐블머신 홈페이지 코드복사내용

from tensorflow.keras.models import load_model
from PIL import Image, ImageOps
import numpy as np

# 학습된 모델 로딩
model = load_model('./converted_keras/keras_model.h5')

# 예측시킬 이미지 데이터를 넣을 변수 #1은 사진갯수 224는픽셀 3은 R,G,B
data = np.ndarray(shape=(1, 224, 224, 3), dtype=np.float32) 

# 예측시킬 이미지 로딩
image = Image.open('./512.png')

# 예측시킬 이미지를 224X224 크기로 리사이징
size=(224,224)
image = ImageOps.fit(image, size, Image.ANTIALIAS)#안티알리아스 이미지변환중꺠짐방지

# 넘파이로 변환
image_array = np.asarray(image)

# 정규화 작업(전처리) : 학습속도 및 성능 최적화에 도움
normalized_image_array = (image_array.astype(np.float32) / 127.0) - 1

# 불러온 numpy 타입의 이미지를 변수에 대입
data[0] = normalized_image_array

# 예측
prediction = model.predict(data)
print(prediction)