tensorflow model安装

很久才发现tensorflow官网[ https://github.com/tensorflow/models] 提供了各种模型。

其中要求tf的版本在1.0以上。

以object_detection为例子。[ https://github.com/tensorflow/models/tree/master/object_detection]

1.安装tensorflow

2.安装对应依赖库

安装 程序：

使用protobuf生成按照要求文件

添加系统环境变量:

如果成功则显示:

要导入已经训练好的SegNet模型进行预测，可以使用如下代码：

```python

import cv2

import numpy as np

import tensorflow as tf

# 加载模型结构和参数

model = tf.keras.models.load_model('path/to/segnet_model.h5')

# 加载测试图像

test_image = cv2.imread('path/to/test/image.png')

# 图像预处理

# 注意：需要使用与训练时相同的预处理方法

test_image = cv2.resize(test_image, (input_shape))

test_image = np.float32(test_image) / 255.0

test_image = np.expand_dims(test_image, axis=0)

# 进行预测

pred = model.predict(test_image)

# 处理预测结果

# 注意：具体的处理方法会根据模型的输出进行相应的调整

segmented_image = np.argmax(pred, axis=-1)

segmented_image = np.squeeze(segmented_image)

segmented_image = np.uint8(segmented_image)

# 显示预测结果

cv2.imshow('Segmented image', segmented_image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

```

需要注意的是，预处理方法需要使用与训练时相同的方法，否则预测结果可能会出现问题。此外，具体的预测结果处理方法也会根据模型的输出进行相应的调整。

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