質問編集履歴
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追記
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@@ -36,4 +36,90 @@
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この三つについてご教授願います。
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-
長くなるとアレなので、なるべく短く説明しましたので、不足があったら申し訳ありません。
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+
長くなるとアレなので、なるべく短く説明しましたので、不足があったら申し訳ありません。
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+
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+
### 追記
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念の為、全コードを追記します。
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+
```python
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+
import os
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+
import cv2
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+
import numpy as np
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+
import TensorFlow as tf
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+
from フォルダ名 import cifar10
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+
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+
image_path = '画像フォルダ'
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51
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+
classes = ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']
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+
#画像の読み込み
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+
images = []
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+
files = os.listdir(image_path)
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+
for file in files:
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+
img = cv2.imread(os.path.join(image_path, file))
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+
img = img[:, :, ::-1]
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+
height = img.shape[0]
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+
width = img.shape[1]
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+
cropped_size = min(width, height)
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+
sx = (width - cropped_size) // 2
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+
sy = (height - cropped_size) // 2
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+
cropped_img = img[sy:sy + cropped_size, sx:sx + cropped_size]
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64
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+
resized_img = cv2.resize(cropped_img, (32, 32))
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65
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+
images.append(resized_img)
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+
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+
images = np.array(images)
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+
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+
FLAGS = tf.app.flags.FLAGS
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70
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+
FLAGS.batch_size = len(images)
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71
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+
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72
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+
image, = tf.train.slice_imput_producer([images], shuffle = False)
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+
reshaped_image = tf.cast(image, tf.float32)
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74
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+
resized_image = tf.image.resize_image_with_crop_or_pad(reshaped_image, 24, 24)
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+
float_image = tf.image.per_image_standardization(resized_image)
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76
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+
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+
#バッチ入力の設定
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+
images = tf.train.batch([float_image], batch_size = FLAGS.batch_size)
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+
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+
#予測器の作成
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81
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+
logits = cifar10.inference(images)
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+
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83
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+
softmax = tf.nn.softmax(logits)
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84
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+
prediction = tf.argmax(softmax, 1)
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+
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86
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+
#移動平均版の学習データを復元するように設定
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+
variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(cifar10.MOVING_AVERAGE_DECAY)
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88
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+
variables_to_restore = variable_averages.variables_to_restore()
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+
saver = tf.train.Saver(variables_to_restore)
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+
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91
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+
sess = tf.Session()
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92
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+
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93
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+
checkpoint = tf.train.latest_checkpoint('cifar10_train')
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+
if checkpoint:
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95
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+
saver.restore(session, checkpoint)
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96
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+
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97
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+
#複数の画像がキューに詰められた状態なので、一つずつ取り出して処理するランナーの生成
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+
coord = tf.train.Coordinator()
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+
try:
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+
#処理を行うスレッドの生成
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+
threads = []
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+
for qr in tf.get_collection(tf.GraphKeys.QUEUE_RUNNERS):
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103
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+
threads.extend(qr.create_threads(sess, coord = coord, daemon = True, start = True))
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104
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+
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105
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+
softmaxs, predictions = session.run([softmax, prediction])
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106
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+
for f, s, p in zip(files, softmaxs, predictions):
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107
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+
print(f, classes[p])
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108
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+
print(list(s))
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109
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+
print()
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110
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+
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111
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+
except Exception as e:
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+
coord.request_stop(e)
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+
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114
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+
#スレッドを止める
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115
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+
coord.request_stop()
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+
coord.join(threads, stop_grace_period_secs = 10)
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+
```
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+
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+
結果は,
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+
画像ファイル名 dog
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121
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+
[0.02342324234, 0.00324532453, ..., ..., ..., ..., ..., ..., ..., ...]
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+
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123
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+
以下省略
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124
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+
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125
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+
のような形です。
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