用Tensorflow和FastAPI构建图像分类API，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。让我们从一个简单的helloworld示例开始首先，我们导入FastAPI类并创建一个对象应用程序。这个类有一些有用的参数，比如我们可以传递swaggerui的标题和描述。我们定义一个函数并用@app.get. 这意味着我们的API/index支持GET方法。这里定义的函数是异步的，FastAPI通过为普通的def函数创建线程池来自动处理异步和不使用异步方法，并且它为异步函数使用异步事件循环。我们将创建一个API来对图像进行分类，我们将其命名为predict/image。我们将使用Tensorflow来创建图像分类模型。Tensorflow图像分类教程:https://aniketmaurya.ml/blog/tensorflow/deep%20learning/2019/05/12/image-classification-with-tf2.html我们创建了一个函数load_model，它将返回一个带有预训练权重的MobileNet CNN模型，即它已经被训练为对1000个不同类别的图像进行分类。我们定义了一个predict函数，它将接受图像并返回预测。我们将图像大小调整为224×224，并将像素值规格化为[-1，1]。decode_predictions用于解码预测对象的类名。这里我们将返回前2个可能的类。现在我们将创建一个支持文件上传的API/predict/image。我们将过滤文件扩展名以仅支持jpg、jpeg和png格式 香港云主机的图像。我们将使用Pillow加载上传的图像。看完上述内容是否对您有帮助呢？如果还想对相关知识有进一步的了解或阅读更多相关文章，请关注开发云行业资讯频道，感谢您对开发云的支持。
这篇文章主要介绍“java异步并发请求和请求合并举例分析”，在日常操作中，相信很多人在java异步并发请求和请求合并举例分析问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”java异步并发请求和请求合并举例分析”的疑惑有所帮助！接…
免责声明：本站发布的图片视频文字，以转载和分享为主，文章观点不代表本站立场，本站不承担相关法律责任；如果涉及侵权请联系邮箱：360163164@qq.com举报，并提供相关证据，经查实将立刻删除涉嫌侵权内容。
微信扫一扫 
