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问Keras+tensorflow批量图像分类
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Stack Overflow用户

提问于 2018-06-15 11:31:00

回答 1查看 567关注 0票数 0

我有服务，这应该作出回应的分类10-20图像每一个请求.

现在我一个接一个地处理：

 with model_store.some_graph.as_default():
        with model_store.some_session.as_default():
            for i in images:
                x = image.img_to_array(i)
                x = preprocess_input(x)
                x = np.expand_dims(x, axis=0)
                pred = model_store.top_model.predict(x)[0]

它需要3-4秒(在CPU实例上)，可以在一次调用中处理它们吗？如果是的话，它能提高性能吗？

keras

python

tensorflow

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2018-06-15 11:42:47

你需要给一批图像，某种形状的(batch_size, W, H, C)。在您的示例中，将图像收集到列表中，然后连接成单个张量：

def process_img(x):
  x = image.img_to_array(x)
  x = preprocess_input(x)
  x = np.expand_dims(x, axis=0)
  return x
imgs = [process_img(i) for i in images]
imgs = np.concatenate(*imgs, axis=0)
preds = model_store.top_model.predict(imgs, batch_size=32)

现在，该模型将一次对32幅图像进行预测。这可能会加快速度取决于您的硬件。因此，你也可以一次得到所有的预测。

票数 3

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/50874729

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