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在我的 python 代码中，我正在预处理图像并将其提供给模型进行预测。：

path = "/Users/iamreddy831/Desktop/ArchitecturalStyle_ML/FinalTests/testimage3.jpg"
styles = ["Baroque", "NeoClassical", "Gothic", "Modern", "Victorian"]
def read_image(file_path):
    print("[INFO] loading and preprocessing image…") 
    image = load_img(file_path, target_size=(300, 300)) 
    image = img_to_array(image) 
    image = np.expand_dims(image, axis=0)
    image /= 255. 
    return image
def test_single_image(path):
    styles = ["Baroque", "NeoClassical", "Gothic", "Modern", "Victorian"]
    images = read_image(path)
    time.sleep(.5)
    bt_prediction = vgg19.predict(images) 
    tf.shape(bt_prediction)
    preds = model.predict(bt_prediction)
    for idx, styles, x in zip(range(0,7), styles, preds[0]):
        print("ID: {}, Label: {} {}%".format(idx, styles, round(x*100,2) ))
        print("Final Decision:")
    time.sleep(.5)
    for x in range(3):
        print("."*(x+1))
    time.sleep(.2)
    class_predicted = np.argmax(model.predict(bt_prediction), axis=-1)
    class_dictionary = generator_top.class_indices 
    inv_map = {v: k for k, v in class_dictionary.items()} 
    print("ID: {}, Label: {}".format(class_predicted[0],  inv_map[class_predicted[0]])) 
    return load_img(path)

如何在网页上运行此 python 代码以预处理页面中的图像以供输入？我查看了 Tensorflow.js 并重新创建了工作流，但我认为因为它依赖于 applications.vgg19（存在于 Tensorflow 但不存在于 Tensorflow.js）我必须创建一个 python 环境来执行相同/类似的事情：

<script type="text/javascript">
async function run(){

  const image = tf.browser.fromPixels(imgcanvas);
  const batchedImage = languagePluginLoader.then(function () {
      console.log(pyodide.runPython(`
          import sys
          sys.version
          import tensorflow as tf
          from tensorflow import keras
          from tensorflow.keras import applications
          tf.keras.applications.vgg19.preprocess_input(
            image, data_format=None
      `));
    });
  const MODEL_URL = 'web_model/model.json';
  const model = await tf.loadGraphModel(MODEL_URL);
  const result = model.predict(batchedImage);
  result.print();
run();
</script>

在这种情况下，我是否正确使用了 Pyodide？尝试实时执行此操作时，我不断收到语法错误。或者有没有更简单的方法来解决这个问题？重塑相当复杂，一个依赖于卷积层的 [-1, 9, 9, 512] 数组。

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您的一般方法看起来是正确的（不确定为什么会出现语法错误），但是一个主要限制是您只能导入具有为 pyodide 构建的 C 扩展的包。Tensorflow 不在列表中，鉴于它相当复杂并且有很长的依赖项列表，因此不太可能很快添加它。

因此，您将无法在 pyodide 中导入 tensorflow 或 keras。如果您只需要应用tf.keras.applications.vgg19.preprocess_input，您可以使用该功能并将其调整为纯 numpy ，如果您直接在 pyodide 中定义它应该可以工作。

关于语法错误，可能会尝试逐步删除代码行，直到它可以识别问题为止。

于 2021-03-02T13:32:03.333 回答