Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть 31. Deploy Model pada Web Server dengan FastAPI

  • Nemuel Daniel Pah
  • 2023-06-23
  • 559
31. Deploy Model pada Web Server dengan FastAPI
  • ok logo

Скачать 31. Deploy Model pada Web Server dengan FastAPI бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно 31. Deploy Model pada Web Server dengan FastAPI или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку 31. Deploy Model pada Web Server dengan FastAPI бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео 31. Deploy Model pada Web Server dengan FastAPI

The codes can be downloaded from:
https://github.com/nemuelpah/Code-for...

The model myNewModel.h5 is not included in github due to its size. You can create your own model using the steps in Video 29.

If you have a problem to load h5 file. Save and load using JSON as in
https://machinelearningmastery.com/sa...

You need to have the saved files (model.h5 and model.json) in the folder. So your proses.py file should be like the following:

from PIL import Image
from keras.applications.mobilenet import preprocess_input
import numpy as np
import keras
from keras.models import load_model
from numpy import asarray
from tensorflow.keras.models import Sequential, model_from_json

def proses(file):
#model_baru=load_model('myNewModel.h5')
json_file = open('model.json', 'r')
loaded_model_json = json_file.read()
json_file.close()
model_baru = model_from_json(loaded_model_json)
load weights into new model
model_baru.load_weights("model.h5")

jenis = ['Parang','Mega Mendung','Kawung']

image = Image.open(file.file)
image = image.resize((160,160))
image = np.asarray(image)
image = np.expand_dims(image,0)

p = model_baru.predict(image)
kelas = p.argmax(axis = 1)[0]
label = jenis[kelas]
conf = p[0][kelas]
return conf, label

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]