学做婴儿衣服网站好,哪些网站推广公司,wordpress 主题 500,做韩国的跨境电商网站一、简述 这里的代码主要是基于图像的推荐系统，该系统利用 ResNet-50 深度学习模型作为特征提取器，并采用余弦相似度来查找给定输入图像的最相似嵌入。 该系统旨在根据所提供图像的视觉内容为用户提供个性化推荐。
二、所需环境 Python 3.x tensorflow ==2.5.0 numpy==1.21.…一、简述
这里的代码主要是基于图像的推荐系统，该系统利用 ResNet-50 深度学习模型作为特征提取器，并采用余弦相似度来查找给定输入图像的最相似嵌入。
该系统旨在根据所提供图像的视觉内容为用户提供个性化推荐。
二、所需环境 Python 3.x tensorflow ==2.5.0 numpy==1.21.0 streamlit pillow==8.3.1 pandas 三、特征提取 首先加载ResNet50的基于imagenet预训练模型。
冻结模型的权重，使其在训练过程中不会更新。
创建一个新模型，在ResNet50模型之后添加一个GlobalMaxPooling2D层。
使用预先训练的模型从图像中提取特征。
import tensorflow as tf
import numpy as np
from numpy.linalg import norm
import os
from tqdm import tqdm
import pickle# Load the pre-trained ResNet50 model
model = tf.keras.applications.resnet50.ResNet50(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
# Freeze the model's weights, so they won't be updated during training
model.trainable = False# Create a ne
