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现在让我们分解代码，以便了解它是如何工作的。上面的代码工作如下：
from imageai.Prediction import ImagePrediction
import os
上面的代码导入了ImageAI ImagePrediction类和python os类。
execution_path = os.getcwd（）
上面的代码创建一个变量，它保存对包含python文件（在本例中为FirstPrediction.py）和ResNet模型文件的路径的引用。
prediction = ImagePrediction（）
prediction.setModelTypeAsResNet（）
predictions, percentage_probabilities = prediction.predictImage（“C:UsersMyUserDownloadssample.jpg”, result_count=5）
在上面的行中，我们定义了2个变量，它等于被调用来预测图像的函数，这个函数是 .predictImage（）函数，我们在其中解析了图像的路径，并且还指出了我们想要的预测结果的数量有（从1到1000的值）解析result_count = 5 .所述 .predictImage（）函数将返回与所述第一（2级阵列的对象的预测）是预测和所述第二（阵列percentage_probabilities）是相应的百分比概率为每个预测的阵列。
for index in range（len（predictions））：
print（predictions[index] + “ : ” + percentage_probabilities[index]）
上述行获取中的每个对象的预测阵列，并且还获得从相应百分比概率percentage_probabilities,最后打印二者的结果到控制台。
该 .predictImage（）函数将在路径中的图像，也可以说明我们预计函数返回预测的数量（可选，默认为5）。ImageNet-1000数据集中有1000个项目，ResNet模型在该数据集上进行了训练，这意味着 .predictImage函数将返回1000个可能的预测值，并按其概率排列。
from imageai.Prediction import ImagePrediction
import os
上面的代码导入了ImageAI ImagePrediction类和python os类。
execution_path = os.getcwd（）
上面的代码创建一个变量，它保存对包含python文件（在本例中为FirstPrediction.py）和ResNet模型文件的路径的引用。
prediction = ImagePrediction（）
prediction.setModelTypeAsResNet（）
prediction.setModelPath（execution_path +“ resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5”）
predictions, percentage_probabilities = prediction.predictImage（“C:UsersMyUserDownloadssample.jpg”, result_count=5）
在上面的行中，我们定义了2个变量，它等于被调用来预测图像的函数，这个函数是 .predictImage（）函数，我们在其中解析了图像的路径，并且还指出了我们想要的预测结果的数量有（从1到1000的值）解析result_count = 5 .所述 .predictImage（）函数将返回与所述第一（2级阵列的对象的预测）是预测和所述第二（阵列percentage_probabilities）是相应的百分比概率为每个预测的阵列。
for index in range（len（predictions））：
print（predictions[index] + “ : ” + percentage_probabilities[index]）
上述行获取中的每个对象的预测阵列，并且还获得从相应百分比概率percentage_probabilities,最后打印二者的结果到控制台。
该 .predictImage（）函数将在路径中的图像，也可以说明我们预计函数返回预测的数量（可选，默认为5）。ImageNet-1000数据集中有1000个项目，ResNet模型在该数据集上进行了训练，这意味着 .predictImage函数将返回1000个可能的预测值，并按其概率排列。
借助ImageAI,您可以轻松方便地将图像预测代码集成到您在python中构建的任何应用程序，网站或系统中。ImageAI库支持其他算法和模型类型，其中一些针对速度进行了优化，另一些针对精度进行了优化。借助ImageAI,我们希望支持计算机视觉的更多专业方面，包括但不限于特殊环境和特殊领域的图像识别以及自定义图像预测。
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2018-08-28
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