MXNet学习:预测结果-识别单张图片
用到了model里的FeedForward.load和predict
import os
import mxnet as mx
import numpy as np
import Image
from collections import namedtuple Batch = namedtuple('Batch',['data'])
synsets = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] def predict(img_url,model,synsets):
img = Image.open(img_url)
img = img.convert('L')
img = img.resize((28,28),Image.ANTIALIAS)
img.save(img_url)
img = np.asarray(img,dtype=np.uint8)
img = img.reshape(1,1,28,28).astype(np.float32)/255
val = mx.io.NDArrayIter(data=img)
res = model.predict(X=val)[0]
for i in range(0,10):
print "%d: %.2f" % (synsets[i],res[i]) model = mx.model.FeedForward.load('MNIST_MXNet',100)
while(1):
img_url = raw_input("Enter the img_url: ")
predict(img_url,model,synsets)
save时用到的是 model.save('MNIST_MXNet',100)
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