[RISE] 11주차 활동내용
모델 개선 결과
Flask에서 저장한 모델 불러와서 예측하기
colab에서 예측해본 결과:
colab 코드:
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.optimizers import *
import cv2
Path = "./drive/MyDrive/"
model = keras.models.load_model(Path+"my_model_2.h5")
optimizer = Adam(lr=0.00001)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer=optimizer,
metrics=['accuracy'])
test_data = Path+".jpg"
class_names = ['Chinese', 'Japanese', 'Korean']
img = cv2.imread(Path+'test_image4.jpg')
img = cv2.resize(img,(224,224))
img = np.reshape(img,[1,224,224,3])
classes = np.argmax(model.predict(img), axis = -1)
print(classes)
names = [class_names[i] for i in classes]
print(names)
flask 코드:
from flask import Flask, render_template, request
import numpy as np
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.optimizers import *
import cv2
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def basic():
return render_template("upload.html")
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
f = request.files['file']
Path = "./"
f.save(Path+f.filename)
model = keras.models.load_model(Path + "my_model_2.h5")
optimizer = Adam(lr=0.00001)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer=optimizer,
metrics=['accuracy'])
test_data = Path + ".jpg"
class_names = ['Chinese', 'Japanese', 'Korean']
img = cv2.imread(Path + 'test_image4.jpg')
img = cv2.resize(img, (224, 224))
img = np.reshape(img, [1, 224, 224, 3])
classes = np.argmax(model.predict(img), axis=-1)
print(classes)
names = [class_names[i] for i in classes]
print(names)
def post():
value = request.form['input']
return render_template('default.html', name=value)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
Author And Source
이 문제에 관하여([RISE] 11주차 활동내용), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://velog.io/@the_huistle/RISE-11주차-활동내용저자 귀속: 원작자 정보가 원작자 URL에 포함되어 있으며 저작권은 원작자 소유입니다.
우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념 (Collection and Share based on the CC Protocol.)