Tutoriel : Exécuter le modèle TensorFlow dans Python

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Ce tutoriel vous montre comment utiliser un modèle TensorFlow exporté localement pour classifier des images.

Remarque

Ce tutoriel s’applique seulement aux modèles exportés à partir de projets de classification d’images « Général (compact) ». Si vous avez exporté d’autres modèles, consultez notre référentiel d’exemples de code.

Prérequis

  • Installer Python 2.7+ ou Python 3.6+.
  • Installer pip.

Ensuite, vous devez installer les packages suivants :

pip install tensorflow
pip install pillow
pip install numpy
pip install opencv-python

Charger votre modèle et vos étiquettes

Le fichier .zip téléchargé lors de l’étape d’exportation contient un fichier model.pb et un fichier labels.txt. Ces fichiers représentent le modèle formé et les étiquettes de classification. La première étape consiste à charger le modèle dans votre projet. Ajoutez le code suivant à un nouveau script Python.

import tensorflow as tf
import os

graph_def = tf.compat.v1.GraphDef()
labels = []

# These are set to the default names from exported models, update as needed.
filename = "model.pb"
labels_filename = "labels.txt"

# Import the TF graph
with tf.io.gfile.GFile(filename, 'rb') as f:
    graph_def.ParseFromString(f.read())
    tf.import_graph_def(graph_def, name='')

# Create a list of labels.
with open(labels_filename, 'rt') as lf:
    for l in lf:
        labels.append(l.strip())

Préparer une image pour la prédiction

Vous devez effectuer quelques étapes afin de préparer une image pour la prédiction. Ces étapes imitent la manipulation d’image effectuée pendant l’entraînement.

  1. Ouvrir le fichier et créer une image dans l’espace de couleurs BGR

    from PIL import Image
import numpy as np
import cv2

# Load from a file
imageFile = "<path to your image file>"
image = Image.open(imageFile)

# Update orientation based on EXIF tags, if the file has orientation info.
image = update_orientation(image)

# Convert to OpenCV format
image = convert_to_opencv(image)

  2. Si l’image a une dimension supérieure à 1 600 pixels, appelez cette méthode (définie ultérieurement).

    image = resize_down_to_1600_max_dim(image)

  3. Rogner le plus grand carré central

    h, w = image.shape[:2]
min_dim = min(w,h)
max_square_image = crop_center(image, min_dim, min_dim)

  4. Redimensionnez ce carré en le réduisant à 256 x 256

    augmented_image = resize_to_256_square(max_square_image)

  5. Rogner le centre pour l’adapter à la taille d’entrée spécifique du modèle

    # Get the input size of the model
with tf.compat.v1.Session() as sess:
    input_tensor_shape = sess.graph.get_tensor_by_name('Placeholder:0').shape.as_list()
network_input_size = input_tensor_shape[1]

# Crop the center for the specified network_input_Size
augmented_image = crop_center(augmented_image, network_input_size, network_input_size)

  6. Définissez des fonctions d’assistance. Les étapes ci-dessus utilisent les fonctions d’assistance suivantes :

    def convert_to_opencv(image):
    # RGB -> BGR conversion is performed as well.
    image = image.convert('RGB')
    r,g,b = np.array(image).T
    opencv_image = np.array([b,g,r]).transpose()
    return opencv_image

def crop_center(img,cropx,cropy):
    h, w = img.shape[:2]
    startx = w//2-(cropx//2)
    starty = h//2-(cropy//2)
    return img[starty:starty+cropy, startx:startx+cropx]

def resize_down_to_1600_max_dim(image):
    h, w = image.shape[:2]
    if (h < 1600 and w < 1600):
        return image

    new_size = (1600 * w // h, 1600) if (h > w) else (1600, 1600 * h // w)
    return cv2.resize(image, new_size, interpolation = cv2.INTER_LINEAR)

def resize_to_256_square(image):
    h, w = image.shape[:2]
    return cv2.resize(image, (256, 256), interpolation = cv2.INTER_LINEAR)

def update_orientation(image):
    exif_orientation_tag = 0x0112
    if hasattr(image, '_getexif'):
        exif = image._getexif()
        if (exif != None and exif_orientation_tag in exif):
            orientation = exif.get(exif_orientation_tag, 1)
            # orientation is 1 based, shift to zero based and flip/transpose based on 0-based values
            orientation -= 1
            if orientation >= 4:
                image = image.transpose(Image.TRANSPOSE)
            if orientation == 2 or orientation == 3 or orientation == 6 or orientation == 7:
                image = image.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)
            if orientation == 1 or orientation == 2 or orientation == 5 or orientation == 6:
                image = image.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)
    return image

Classer une image

Une fois l’image préparée comme un tenseur, nous pouvons l’envoyer via le modèle pour une prédiction.

# These names are part of the model and cannot be changed.
output_layer = 'loss:0'
input_node = 'Placeholder:0'

with tf.compat.v1.Session() as sess:
    try:
        prob_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name(output_layer)
        predictions = sess.run(prob_tensor, {input_node: [augmented_image] })
    except KeyError:
        print ("Couldn't find classification output layer: " + output_layer + ".")
        print ("Verify this a model exported from an Object Detection project.")
        exit(-1)

Afficher les résultats

Les résultats de l’exécution du tenseur d’image dans le modèle doivent ensuite être mappés aux étiquettes.

    # Print the highest probability label
    highest_probability_index = np.argmax(predictions)
    print('Classified as: ' + labels[highest_probability_index])
    print()

    # Or you can print out all of the results mapping labels to probabilities.
    label_index = 0
    for p in predictions:
        truncated_probablity = np.float64(np.round(p,8))
        print (labels[label_index], truncated_probablity)
        label_index += 1

Étapes suivantes

Ensuite, découvrez comment wrapper votre modèle dans une application mobile :