NSFW模型项目使用教程

NSFW模型项目使用教程

nsfw_model Keras model of NSFW detector 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ns/nsfw_model

1. 项目目录结构及介绍

nsfw_model/
├── github/workflows/
├── _art/
├── images/
├── nsfw_detector/
├── tf1/
├── training/
├── all-contributorsrc
├── .gitignore
├── CHANGELOG.md
├── LICENSE.md
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py

目录结构说明

• github/workflows/: 包含GitHub Actions的工作流配置文件。
• _art/: 可能包含项目相关的艺术资源或图像。
• images/: 存放项目使用的图像文件。
• nsfw_detector/: 核心代码目录，包含NSFW检测模型的实现。
• tf1/: 可能包含TensorFlow 1.x版本的代码或资源。
• training/: 包含模型训练相关的脚本和数据。
• all-contributorsrc: 配置文件，用于管理项目的贡献者。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• CHANGELOG.md: 项目更新日志。
• LICENSE.md: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖库列表。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目启动文件介绍

项目的主要启动文件位于nsfw_detector目录下。以下是关键文件的介绍：

• nsfw_detector/predict.py: 该文件包含了模型的加载和预测功能。通过调用predict.load_model函数可以加载预训练模型，并通过predict.classify函数对图像进行分类预测。

使用示例

from nsfw_detector import predict

# 加载模型
model = predict.load_model('path/to/nsfw_mobilenet2_224x224.h5')

# 预测单张图像
result = predict.classify(model, 'path/to/image.jpg')
print(result)

# 预测多张图像
results = predict.classify(model, ['path/to/image1.jpg', 'path/to/image2.jpg'])
print(results)

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要包括以下几个：

• requirements.txt: 列出了项目运行所需的Python依赖库。可以通过以下命令安装依赖：

  pip install -r requirements.txt
  

• setup.py: 项目的安装脚本，可以通过以下命令安装项目：

  python setup.py install
  

• all-contributorsrc: 配置文件，用于管理项目的贡献者列表。

• .gitignore: 配置Git忽略的文件和目录。

配置文件示例

requirements.txt:

tensorflow==2.4.1
keras==2.4.3
numpy==1.19.5
...

setup.py:

from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name='nsfw_detector',
    version='1.0',
    packages=find_packages(),
    install_requires=[
        'tensorflow==2.4.1',
        'keras==2.4.3',
        'numpy==1.19.5',
        # 其他依赖库
    ],
)

通过以上配置文件，可以确保项目在不同环境中的一致性和可复现性。

nsfw_model Keras model of NSFW detector 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ns/nsfw_model