# TensorFlow 和 Keras 中的图像分类
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标签：VISION, MOBILENET, TENSORFLOW
## 简介
图像分类是计算机视觉中的一项核心任务。构建更好的分类器来识别图像中的物体是一个研究的热点领域，因为它在交通控制系统到卫星成像等应用中都有广泛的应用。
这样的模型非常适合与 Gradio 的 _image_ 输入组件一起使用，因此在本教程中，我们将使用 Gradio 构建一个用于图像分类的 Web 演示。我们可以在 Python 中构建整个 Web 应用程序，它的界面将如下所示（试试其中一个例子！）：
让我们开始吧！
### 先决条件
确保您已经[安装](/getting_started)了 `gradio` Python 包。我们将使用一个预训练的 Keras 图像分类模型，因此您还应该安装了 `tensorflow`。
## 第一步 —— 设置图像分类模型
首先，我们需要一个图像分类模型。在本教程中，我们将使用一个预训练的 Mobile Net 模型，因为它可以从[Keras](https://keras.io/api/applications/mobilenet/)轻松下载。您也可以使用其他预训练模型或训练自己的模型。
```python
import tensorflow as tf
inception_net = tf.keras.applications.MobileNetV2()
```
此行代码将使用 Keras 库自动下载 MobileNet 模型和权重。
## 第二步 —— 定义 `predict` 函数
接下来，我们需要定义一个函数，该函数接收*用户输入*作为参数（在本例中为图像），并返回预测结果。预测结果应以字典形式返回，其中键是类名，值是置信概率。我们将从这个[text 文件](https://git.io/JJkYN)中加载类名。
对于我们的预训练模型，函数将如下所示：
```python
import requests
# 从ImageNet下载可读性标签。
response = requests.get("https://git.io/JJkYN")
labels = response.text.split("\n")
def classify_image(inp):
inp = inp.reshape((-1, 224, 224, 3))
inp = tf.keras.applications.mobilenet_v2.preprocess_input(inp)
prediction = inception_net.predict(inp).flatten()
confidences = {labels[i]: float(prediction[i]) for i in range(1000)}
return confidences
```
让我们来详细了解一下。该函数接受一个参数：
- `inp`：输入图像的 `numpy` 数组
然后，函数添加一个批次维度，通过模型进行处理，并返回：
- `confidences`：预测结果，以字典形式表示，其中键是类标签，值是置信概率
## 第三步 —— 创建 Gradio 界面
现在我们已经设置好了预测函数，我们可以围绕它创建一个 Gradio 界面。
在这种情况下，输入组件是一个拖放图像组件。要创建此输入组件，我们可以使用 `"gradio.inputs.Image"` 类，该类创建该组件并处理预处理以将其转换为 numpy 数组。我们将使用一个参数来实例化该类，该参数会自动将输入图像预处理为 224 像素 x224 像素的大小，这是 MobileNet 所期望的尺寸。
输出组件将是一个 `"label"`，它以美观的形式显示顶部标签。由于我们不想显示所有的 1,000 个类标签，所以我们将自定义它只显示前 3 个标签。
最后，我们还将添加一个 `examples` 参数，它允许我们使用一些预定义的示例预填充我们的接口。Gradio 的代码如下所示：
```python
import gradio as gr
gr.Interface(fn=classify_image,
inputs=gr.Image(width=224, height=224),
outputs=gr.Label(num_top_classes=3),
examples=["banana.jpg", "car.jpg"]).launch()
```
这将生成以下界面，您可以在浏览器中立即尝试（尝试上传您自己的示例！）：
---
完成！这就是构建图像分类器的 Web 演示所需的所有代码。如果您想与他人分享，请尝试在启动接口时设置 `share=True`！