神操纵！只需5行代码，就能做出一个图像辨认AI

for eachPrediction, eachProbability in zip(predictions, probabilities): print(eachPrediction , " : " , eachProbability) 

查察下面的示例图像和功效。

waiter : 99.99997615814209

chef : 1.568847380895022e-05

judge : 1.0255866556008186e-05

是不是很简朴！此刻，让我们表明上面发生此猜测功效的代码。

上面的第一和第二行代码导入ImageAI的CustomImagePrediction类，以行使颠末实习的模子和python os类来猜测和辨认图像。第三行代码建设一个变量，该变量生涯对包括python文件（在本示例中为FirstCustomImageRecognition.py）和你本身下载或本身实习的ResNet模子文件的路径的引用。

在上面的代码中，我们在第四行中建设了ImagePrediction（）类的实例，然后通过在第五行中挪用.setModelTypeAsResNet（）将猜测工具的模子范例配置为ResNet，然后配置模子路径猜测工具到人工智能模子文件（idenprof_061–0.7933.h5）的路径，我们将其复制到第六行的项目文件夹文件夹中。

在第七行中，我们配置复制到第七行中的文件夹的JSON文件的路径，并在第八十行中加载模子。最后，我们对复制到文件夹中的图像举办猜测，然后将功效打印到呼吁行界面。

到今朝为止，你已经进修了怎样行使ImageAI轻松实习本身的人工智能模子，该模子可以猜测图像中的任何范例的工具或工具集。

虽然，除了以上教程，笔者趁便提一下钛灵AIX，一款集计较机视觉与智能语音交互两大焦点成果为一体的迷你人工智能硬件。基于 Intel Movidius AI加快芯片的强盛算力支持与内置的语音 SDK 和 API，钛灵 AIX可以兼容AI模子资源平台——Model Play。Model Play面向环球开拓者，内置多样化AI模子，更是支持谷歌 Edge TPU边沿人工智能计较芯片以及更多AI硬件，可以辅佐开拓者加快专业级开拓。

（编辑：湖南网）

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