Einführung
Dieses Projekt führt Sie durch den Prozess der Bereitstellung eines vorab trainierten MobileNetV2-Modells mit TensorFlow.js in einer Flask-Webanwendung. MobileNetV2 ist ein leichter Deep-Learning-Netzwerk, das hauptsächlich zur Bildklassifizierung verwendet wird. TensorFlow.js ermöglicht das direkte Ausführen von Machine-Learning-Modellen im Browser, was interaktive Webanwendungen ermöglicht. Flask, ein Python-Webframework, wird als Backend dienen, um unsere Anwendung zu hosten. Am Ende dieses Projekts werden Sie eine funktionierende Webanwendung haben, die Bilder sofort mit dem MobileNetV2-Modell klassifiziert.
👀 Vorschau
🎯 Aufgaben
In diesem Projekt lernen Sie:
- Wie man ein vorab trainiertes MobileNetV2-Modell von Keras in ein mit TensorFlow.js kompatibles Format exportiert.
- Wie man eine einfache Flask-Anwendung erstellt, um Ihren Web-Inhalt und Modell bereitzustellen.
- Wie man eine HTML-Seite entwirft, um Bilder zum Hochladen und Anzeigen zur Klassifizierung zu verwenden.
- Wie man TensorFlow.js verwendet, um das exportierte Modell im Browser zu laden.
- Wie man Bilder im Browser vorkonvertiert, um die Eingabeanforderungen von MobileNetV2 zu erfüllen.
- Wie man das Modell im Browser ausführt, um Bilder zu klassifizieren und die Ergebnisse anzuzeigen.
🏆 Errungenschaften
Nach Abschluss dieses Projekts werden Sie in der Lage sein:
- Ein vorab trainiertes Keras-Modell in ein Format zu konvertieren, das mit TensorFlow.js verwendet werden kann, was es ermöglicht, ML-Modellen im Browser auszuführen.
- Eine Flask-Anwendung einzurichten und HTML-Inhalt und statische Dateien bereitzustellen.
- TensorFlow.js in eine Webanwendung zu integrieren, um maschinelles Lernen auf der Client-Seite durchzuführen.
- Bilder in JavaScript vorkonvertieren, um sie mit den Eingabeanforderungen von Deep-Learning-Modellen kompatibel zu machen.
- Vorhersagen mit einem Deep-Learning-Modell im Browser zu machen und die Ergebnisse dynamisch auf der Webseite anzuzeigen.
