tensorflow模型预测示例

冷不防 2022-01-14 23:27 413阅读 0赞

tensorflow模型预测示例：循环读入图像，预测，并统计预测时间。

import tensorflow as tf
    import numpy as np
    import re
    import os
    import cv2
    import time
    
    model_dir = '/home/xuqiong/code/effcient/'
    #path = '/home/xuqiong/data/testimg/nosee/test/'
    path = '/mnt/nas/cv_data/imagequality/fromQA/n2/5'
    
    timeall = 0
    # create graph
    with tf.Session() as sess:
        with tf.gfile.FastGFile(os.path.join(model_dir, 'mymodel.pb'), 'rb') as f:
            graph_def = tf.GraphDef()
            graph_def.ParseFromString(f.read())
            tf.import_graph_def(graph_def, name='')
            #[print(n.name) for n in tf.get_default_graph().as_graph_def().node]
    
        graph = tf.get_default_graph()
        pred = graph.get_tensor_by_name('output_1:0')
    
        #read image
        filelist = os.listdir(path)
        for item in filelist:
            total_num_file = len(filelist)
            image_dir = os.path.join(os.path.abspath(path), item)
            image_data = cv2.imread(image_dir)
            image_data = cv2.resize(image_data, dsize=(256,256),interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
            image_data = image_data.astype(float)
            image_data /= 255
            image_data = np.array([image_data])
    
            time0 = time.time()
            res = sess.run(pred, feed_dict={"input_1:0": image_data})
            time1 = time.time()
            timeclass = time1 - time0
            timeall = timeall + timeclass
    
            #print("res: ", res)
        print("timeall: ", timeall*1000, "ms, avg: ", timeall*1000/total_num_file, "ms")

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