Сверточная сеть — загрузить изображение и сохранить свертку — как?

Question

[Ivan Ivanoff]

Всем привет!
Я - чайник в Python-е и tensorflow, и вот появилась такая задача:
Взять изображение и получить по нему свертку, и сохранить ее для дальнейшей работы, и никак не могу это сделать.
Что делаю:
функции для загрузки изображения

def preprocess_image(image):
  image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
  image = tf.image.resize(image, [192, 192])
  image /= 255.0  # normalize to [0,1] range

  return image

def load_and_preprocess_image(path):
  image = tf.io.read_file(path)
  return preprocess_image(image)
x = load_and_preprocess_image("./1.jpg")

создал модель:

model = Sequential([
    Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(192, 192 ,3)),
    MaxPooling2D(),
    Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'),
    MaxPooling2D(),
    Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'),
    MaxPooling2D(),
    Flatten(),
])

А что с этим делать дальше - не пойму.
Надо впихнуть изображение в эту модель, на выходе получить массив чисел и сохранить его в текстовый файл.
Прошу помощи!
Заранее благодарю

Answer 1

[Сергей Соколов]

Модель-то пока никак не обученная. Зачем сразу через неё прогонять картинку?

import json

result = model.predict(x) # это будет массив Numpy
lists = result.tolist()
with fopen('my_result.json', 'w') as fp:
    json.dump(lists, fp)