现在大家都在讨论AI，就如同当年互联网浪潮前夜一般。但不同的是，互联网浪潮来临之前，很多人看不清互联网是什么，它能干什么，所以很少有人会冒险的去尝鲜。但在当下，AI技术并未成熟，AI时代也并未真正到来，已经有很多厂商和企业都在讨论如何利用AI技术赋能行业，如同我一般的开发者，也开始大胆的尝试各种AI开发技术，希望可以在“前夜”占得一席先机。
但很显然，对于我们真真正正做开发的人来说，现在可以为我们提供AI开发技术和能力的平台并不多，大部分云服务商还是更加注重云基础架构的应用与服务升级。我认为，在现在这个云和AI的过度时期，AI能力不足的云服务厂商还有一席喘息之地，还有一些生存空间。但是一旦普惠AI时代到来，即AI成为一种通用技术，随时可调用，开箱即用，简单便宜之后，AI能力不足的云服务商必定将会毫无生存空间。所以如果不重视AI能力的提升，那么必然难以立足于将来的云服务市场。
现在市场上有很多云服务商预见到了普惠AI时代的到来，国外Google推出了TensorFlow，即 An open-source software library for Machine Intelligence，一个开源的机器学习库，目前是最流行的人工智能的算法引擎，提供了深度学习的基本元素的实现。国内百度推出了PaddlePaddle，它的设计和定位比较集中在“易用、高效、灵活、可扩展”上，对很多算法进行了完整的封装，包括阅读理解、自动问答、图像分类、目标检测、场景文字识别、语音识别等多个技术领域人工智能的通用解决方案。当然市场上，还有一些流行框架，比如Theano, Torch, Caffe等等，深受开发者们欢迎。
但我认为，无论是TensoFlow还是PaddlePaddle，它们都没解决孤点式开发问题，现在我们还只能是写代码在一个平台，测试在另一个平台，部署又放在其他终端，是否有一个厂商可以将这些点串联起来，从云、边、端统一完成所有步骤，让开发变得真正简单易用，那将是我们最期待的。据说华为将在10月全联接大会上，发布一个全栈全场景的AI开发框架，希望可以尽快体验到。
那么接下来，我给大家分享一个我用TensorFlow做的实操，希望对大家有所帮助。
逻辑：
- 我从网上下载了十几张猫和狗的图片，用于检验我们训练好的模型。
- 处理我们下载的图片
- 加载模型
- 将图片输入模型进行检验
代码如下：
#coding=utf-8
import tensorflow as tf
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import input_data
import numpy as np
import model
import os #从指定目录中选取一张图片
def get_one_image(train): files = os.listdir(train)n = len(files)ind = np.random.randint(0,n)img_dir = os.path.join(train,files[ind]) image = Image.open(img_dir) plt.imshow(image)plt.show()image = image.resize([208, 208]) image = np.array(image)return image def evaluate_one_image(): #存放的是我从百度下载的猫狗图片路径train = '/Users/yangyibo/GitWork/pythonLean/AI/猫狗识别/testImg/' image_array = get_one_image(train) with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 # 因为只读取一副图片 所以batch 设置为1N_CLASSES = 2 # 2个输出神经元，［1，0］ 或者 ［0，1］猫和狗的概率# 转化图片格式image = tf.cast(image_array, tf.float32) # 图片标准化image = tf.image.per_image_standardization(image)# 图片原来是三维的 [208, 208, 3] 重新定义图片形状 改为一个4D 四维的 tensorimage = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) # 因为 inference 的返回没有用激活函数，所以在这里对结果用softmax 激活logit = tf.nn.softmax(logit) # 用最原始的输入数据的方式向模型输入数据 placeholderx = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) # 我门存放模型的路径logs_train_dir = '/Users/yangyibo/GitWork/pythonLean/AI/猫狗识别/saveNet/' # 定义saver saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定的路径中加载模型。。。。")# 将模型加载到sess 中 ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为 %s' % global_step) else: print('模型加载失败，，，文件没有找到') # 将图片输入到模型计算prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array})# 获取输出结果中最大概率的索引max_index = np.argmax(prediction) if max_index==0: print('猫的概率 %.6f' %prediction[:, 0]) else: print('狗的概率 %.6f' %prediction[:, 1])
# 测试
evaluate_one_image()
/Users/yangyibo/GitWork/pythonLean/AI/猫狗识别/testImg/ 存放的是我从百度下载的猫狗图片
执行结果：
因为从testimg 中选取图片是随机的，所以每次执行的结果不同
从指定的路径中加载模型。。。。
模型加载成功, 训练的步数为 11999
狗的概率 0.964047
[Finished in 6.8s]
代码地址：https://github.com/527515025/My-TensorFlow-tutorials/blob/master/猫狗识别/evaluateCatOrDog.py
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