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3、2020年装修效果图图片

from PIL import Image

from torchvision import transforms

import numpy as np

import torch

model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.10.0', 'resnet152', pretrained=True)

model.eval()

preprocess = transforms.Compose([

transforms.ToTensor(),

transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),

img = Image.open("path/to/image.jpg")

img = preprocess(img).unsqueeze(0)

with torch.no_grad():

output = model(img)

probs = torch.nn.functional.softmax(output[0], dim=0)

top_k_idx = np.argsort(probs.numpy())[::1][:5]

print(top_k_idx)

4、2019电视墙大气效果图