VGG16 による画像分類（Keras, TensorFlow, ImageNet で学習済みのVGG16, Python を使用）（Windows 上）

1. Keras のImageNet を用いて学習（訓練）済みのVGG16を使用．

   from keras.applications.vgg16 import VGG16
   m = VGG16(include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=None)
   

   
   
2. モデルのレイヤの表示

   m.summary() 
   

   
3. カレントディレクトリの確認
   
4. .png 形式のファイルを探してください。

   人物ではなくて、 「風船」や「いちご」など、人工物、動物、植物がいいです．

5. カレントディレクトリに「a.png」という名前で保存
6. プログラムを実行。分類結果が表示される。

   * 上に書いたように、VGG16 に、「ImageNet を用いて学習（訓練）済み」のニューラルネットのデータをダウンロードして使用している

   from keras.applications.vgg16 import VGG16, preprocess_input, decode_predictions
   from tensorflow.keras.preprocessing import image
   import numpy as np
   import sys
   rgb = image.load_img('a.png', target_size=(224, 224))
   x = image.img_to_array(rgb)
   x = np.expand_dims(x, axis=0)
   preds = model.predict(preprocess_input(x))
   results = decode_predictions(preds, top=5)[0]
   for result in results:
       print(result)