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Tutorial: Ejecución del modelo de TensorFlow en Python

  • Artigo

En este tutorial se muestra cómo usar un modelo de TensorFlow exportado localmente para clasificar imágenes.

Nota:

Este tutorial se aplica solo a los modelos exportados desde proyectos de clasificación de imágenes "General (compacto)". Si exportó otros modelos, visite nuestro repositorio de códigos de ejemplo.

Requisitos previos

  • Instale Python 2.7 o posteriores o Python 3.6 o posteriores.
  • Instale PIP.

A continuación, deberá instalar los siguientes paquetes:

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

Carga del modelo y de las etiquetas

El archivo .zip descargado del paso de exportación contiene un archivo model.pb y un archivo labels.txt. Estos archivos representan el modelo entrenado y las etiquetas de clasificación. El primer paso consiste en cargar el modelo en el proyecto. Agregue el siguiente ejemplo de código en un nuevo script de 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())

Preparación de una imagen para la predicción

Hay algunos pasos que s seguir para preparar una imagen para la predicción. Estos pasos reproducen la manipulación de imágenes que se lleva a cabo durante el entrenamiento.

  1. Apertura del archivo y creación de una imagen en el espacio de colores 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 la imagen tiene una dimensión superior a 1600 píxeles, llama a este método (definido más adelante).

    image = resize_down_to_1600_max_dim(image)

  3. Recorte del cuadrado central más grande

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

  4. Cambia el tamaño de ese cuadrado a 256x256

    augmented_image = resize_to_256_square(max_square_image)

  5. Recorte del centro para el tamaño de entrada específico del modelo

    # 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. Define funciones auxiliares. En los pasos anteriores se usan las siguientes funciones auxiliares:

    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

Clasificación de una imagen

Una vez que se ha preparado la imagen como un tensor, se puede enviar a través del modelo para una predicción.

# 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)

Mostrar los resultados

Los resultados de la ejecución del tensor de la imagen a través del modelo tendrán que volver a asignarse a las etiquetas.

    # 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

Pasos siguientes

A continuación, obtenga información sobre cómo encapsular el modelo en una aplicación móvil: