如何从URL提供张量流图像？

debugcn 发表于 Dev

法拉兹H

下面注释掉的五行应该起作用，但是无效。预测分数与我的预期分数不尽相同，当我执行plt.imshow（img）时，它将显示错误的图像。这是我在Colab中的笔记本的链接。

x, y = next(valid_generator)
image = x[0, :, :, :]
true_index = np.argmax(y[0])
plt.imshow(image)

image_url = 'https://mysite_example/share/court3.jpg'
image_url = tf.keras.utils.get_file('Court', origin=image_url )

#img = keras.preprocessing.image.load_img( image_url, target_size=( 224, 224 ) )
#img_array = keras.preprocessing.image.img_to_array(img)
#img_array = tf.expand_dims(img_array, 0) 
#prediction_scores = model.predict(np.expand_dims(img_array, axis=0))
#plt.imshow(img)

# Expand the validation image to (1, 224, 224, 3) before predicting the label
prediction_scores = model.predict(np.expand_dims(image, axis=0))
predicted_index = np.argmax(prediction_scores)
print("True label: " + get_class_string_from_index(true_index))
print("Predicted label: " + get_class_string_from_index(predicted_index)

穆吉加

tf.keras.utils.get_file仅当文件尚未缓存时，该方法才将文件从url下载到本地缓存。因此，如果所有URL都使用相同的缓存名称（代码中的“ Court”？），则只会看到第一个文件。

同样，在训练时，您还有一个预处理步骤，通过用除以将所有像素归一化255。您还必须在推理过程中应用相同的预处理步骤。

工作代码：

_, axis = plt.subplots(1,3) 

for i, image_url in enumerate(['https://squashvideo.site/share/court3.jpg',
                               'https://i.pinimg.com/originals/0f/c2/9b/0fc29b35532f8e2fb998f5605212ab27.jpg',
                               'https://thumbs.dreamstime.com/b/squash-court-photo-empty-30346175.jpg']):  
  image_url = tf.keras.utils.get_file('Court', origin=image_url )
  img = tf.keras.preprocessing.image.load_img(image_url, target_size=( 224, 224 ) )
  os.remove(image_url) # Remove the cached file
  axis[i].imshow(img)

  img_array = keras.preprocessing.image.img_to_array(img)
  prediction_scores = model.predict(np.expand_dims(img_array, axis=0)/255)
  axis[i].title.set_text(np.argmax(prediction_scores, axis=1))

输出：