<prompt> Unda programu ya wavuti ya Python Flask inayotumia miundo ya mashine ya kujifunza kutoka TensorFlow au PyTorch ili kutekeleza uainishaji wa picha.  <response>: Ili kuunda programu ya wavuti ya Python Flask inayotumia miundo ya mashine ya kujifunza kutoka TensorFlow au PyTorch kutekeleza uainishaji wa picha, fuata hatua hizi:1. Weka vifurushi vinavyohitajika2. Unda programu ya Flask3. Pakia mfano wa mafunzo ya awali4. Bainisha njia za programu5. Tekeleza kazi ya uainishaji wa picha6. Endesha programuHuu hapa ni mfano wa jinsi unavyoweza kufanya hivyo kwa kutumia TensorFlow na MobileNetV2 kama kielelezo kilichofunzwa awali.Hatua ya 1: Sakinisha vifurushi vinavyohitajikaKwanza, sasisha vifurushi vinavyohitajika kwa kuendesha amri ifuatayo kwenye terminal yako:bashipip install flask tensorflow PillowHatua ya 2: Unda programu ya FlaskUnda faili mpya inayoitwa app.py na uingize maktaba zinazohitajika: chatukutoka kwa chupa ya kuingiza chupa, ombi, jsonifykuagiza msingi64ingiza numpy kama npkutoka kwa Picha ya uingizaji ya PILkuagiza ioimport tensorflow kama tfAnzisha programu ya Flask: chatuprogramu Chupa__jina__Hatua ya 3: Pakia kielelezo kilichofunzwa awaliPakia kielelezo kilichofunzwa awali cha MobileNetV2 kutoka TensorFlow: chatumodel tf.keras.applications.MobileNetV2weightsimagenetHatua ya 4: Bainisha njia za programuBainisha njia ya API ya uainishaji wa picha: mbinuPOSTdef classify_image: Utekelezaji utaongezwa katika hatua ya 5 kupitaHatua ya 5: Tekeleza kitendakazi cha uainishaji wa pichaTekeleza kazi ya uainishaji wa picha ndani ya njia ya ainisha: chatudef classify_image: ikiwa picha haiko katika request.files: return jsonifyerror: Hakuna picha iliyotolewa, 400 img_file request.filesimage ikiwa img_file.filename : return jsonifyerror: Hakuna picha iliyotolewa, 400 jaribu: img Picha.funguaimg_file isipokuwa IOError: return jsonifyerror: Picha batili, 400 Tangua picha img img.resize224, 224 img_array np.arrayimg 255.0 img_batch np.expand_dimsimg_array, mhimili0 Fanya ubashiri kwa kutumia modeli iliyofunzwa mapema utabiri model.predictimg_batch top_predictions tf.keras.applications.mobilenet_v2.decode_predictionsutabiri, juu50 Fomati na urudishe matokeo matokeo kwa pred in top_predictions: tokeo.ongeza lebo: pred1, uwezekano: kuelea pred2 rudisha jsonifymatokeoHatua ya 6: Endesha programuOngeza msimbo ufuatao mwishoni mwa app.py ili kuendesha programu ya Flask: chatukama __name__ __main__: app.rundebugKweliSasa unaweza kuendesha programu yako ya wavuti ya Flask kwa kutekeleza amri ifuatayo kwenye terminal yako:bashipython app.pyAPI ya uainishaji wa picha itapatikana katika Unaweza kuijaribu kwa kutuma ombi la POST na faili ya picha iliyoambatishwa kama data ya fomu.Hapa kuna mfano wa jinsi ya kutuma ombi kwa kutumia Python na maktaba ya maombi: chatumaombi ya kuagizaurl pathtoyourimage.jpgna openimage_path, rb kama f: majibu requests.posturl, filespicha: fchapisharesponse.jsonHii itachapisha lebo 5 bora zilizotabiriwa pamoja na uwezekano wao. 