DJl学习

2. 预备知识 — 《动手学深度学习》 0.1.0 documentation (djl.ai)

java:

GitHub - deepjavalibrary/djl: An Engine-Agnostic Deep Learning Framework in Java

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【DJL】Springboot+Maven+DJL实现java调取pytorch模型_ai.djl:repository-CSDN博客

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maven代码

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配置中文翻译版

 n01443537 金鱼，Carassius auratus
n01484850 大白鲨，白鲨，食人鲨，食人鲨，Carcharodon carcharias
n01491361 虎鲨，Galeocerdo cuvieri
N01494475 双髻鲨，双髻鲨
N01496331 电鳐、螯蟹、麻鱼、鱼雷
n01498041 黄貂鱼
n01514668 旋塞
n01514859 母鸡
n01518878 鸵鸟，Struthio camelus
n01530575 荆棘，Fringilla montifringilla
n01531178 金翅雀，Carduelis Carduelis
n01532829 家雀，红雀，Carpodacus mexicanus
N01534433 junco，雪鸟
n01537544 靛蓝猎，靛蓝雀，靛蓝鸟，青雀鸟
n01558993 知更鸟，美洲知更鸟，迁徙 Turdus
n01560419 夜莺
n01580077 杰
n01582220 喜鹊
n01592084 山雀
N01601694 水 ouzel，斗
n01608432 风筝
n01614925 秃鹰、美洲鹰、白头海鹰
n01616318 秃鹰
n01622779 大灰猫头鹰，大灰猫头鹰，Strix nebulosa
n01629819 欧洲火蝾螈，Salamandra Salamandra
n01630670 普通蝾螈，Triturus vulgaris
n01631663 eft
01632458 斑点蝾螈，Ambystoma maculatum
01632777 美西螈，泥小狗，墨西哥 Ambystoma
n01641577 牛蛙，Rana catesbeiana
N01644373 树蛙，树蛙
[01644900]尾蛙，铃蟾，肋蟾，尾蟾，芦笋
n01664065 红海龟，红海龟，卡雷塔卡雷塔
n01665541 棱皮龟，棱皮龟，革皮龟，Dermochelys coriacea
N01667114 泥龟
n01667778 水龟
N01669191 箱龟、箱龟
N01675722 带状壁虎
n01677366 普通鬣蜥，鬣蜥，鬣蜥
n01682714 美洲变色龙，anole, Anolis carolinensis
N01685808 鞭尾，鞭尾蜥蜴
n01687978 蜥蜴
n01688243 皱褶蜥蜴，Chlamydosaurus kingi
https://fanyi.youdao.com/download
N01689811 短吻鳄蜥蜴
n01692333 吉拉怪，Heloderma susectum
n01693334 绿蜥蜴，Lacerta viridis
n01694178 非洲变色龙，Chamaeleo 变色龙
科莫多龙，科莫多蜥，巨蜥，巨蜥，科莫多蜥蜴
n01697457 非洲鳄、尼罗鳄、尼罗鳄
n01698640 美洲鳄，密西西比鳄
n01704323 三角龙
n01728572 雷蛇、虫蛇、Carphophis amoenus
N01728920 环颈蛇、环颈蛇、环蛇
N01729322 猪鼻蛇、卷腹蝰蛇、沙蛇
N01729977 青蛇、草蛇
N01734418 王蛇、王蛇
N01735189 吊带蛇、草蛇
N01737021 水蛇
N01739381 藤蛇
n01740131 夜蛇，Hypsiglena torquata
n01742172 大蟒蛇，大蟒蛇
n01744401 岩蟒，岩蛇，蟒蛇
n01748264 印度眼镜蛇，Naja Naja
N01749939 绿曼巴
N01751748 海蛇
n01753488 角蝰，ceretes，沙蝰，角 asp, ceretes cornutus
响尾蛇，响尾蛇，响尾蛇
[01756291]响尾蛇，角响尾蛇，响尾蛇
n01768244 三叶虫
n01770081 收割机，长腿爸爸，鹰嘴趾甲
n01770393 蝎子
n01773157 黑色和金色的花园蜘蛛，Argiope aurantia
n01773549 谷仓蜘蛛，Araneus cavaticus
n01773797 园蛛，Aranea diademata
n01774384 黑寡妇，Latrodectus mactans
n01774750 狼蛛
N01775062 狼蛛，猎蛛
n01776313 蜱虫
n01784675 蜈蚣
N01795545 黑松鸡
n01796340 松鸡
n01797886 皱松鸡、鹧鸪、Bonasa 伞形
N01798484 山鸡，山鸡，山鸡
n01806143 孔雀
n01806567 鹌鹑
n01807496 鹧鸪
n01817953 非洲灰，非洲灰，灰鹦鹉
n01818515 金刚鹦鹉
n01819313 硫冠凤头鹦鹉，Kakatoe galerita, Cacatua galerita
n01820546 吸蜜鹦鹉
n01824575 coucal
N01828970 食蜂者
n01829413 犀鸟
n01833805 蜂鸟
n01843065 一种食虫鸟
n01843383 巨嘴鸟
n01847000 德雷克
n01855032 红胸秋 merganser，秋 Mergus serrator
n01855672 鹅
n01860187 黑天鹅，Cygnus atratus
n01871265 有长牙的动物
N01872401 针鼹，刺食蚁兽，食蚁兽
n01873310 鸭嘴兽，鸭嘴兽，鸭嘴鸭嘴兽，鸭嘴鸭嘴兽，anatinus Ornithorhynchus
N01877812 小袋鼠、刷袋鼠
n01882714 考拉，考拉熊，袋鼠熊，土熊，Phascolarctos cinereus
n01883070 袋熊
n01910747 水母
N01914609 海葵，海葵
N01917289 脑珊瑚
N01924916 扁虫、扁形蠕虫
N01930112 线虫、线虫虫、蛔虫
n01943899 海螺
n01944390 蜗牛
n01945685 蛞蝓
N01950731 海蛞蝓，裸鳃目
N01955084 石鳖，铠甲壳，海摇篮，多 placophore
N01968897 有室鹦鹉螺，珍珠鹦鹉螺，鹦鹉螺
n01978287 邓杰内斯蟹，巨蟹座法师
n01978455 岩蟹，巨蟹座
N01980166 招潮蟹
帝王蟹，阿拉斯加帝王蟹，阿拉斯加帝王蟹，阿拉斯加帝王蟹
n01983481 美国龙虾，北方龙虾，缅因龙虾，美洲大螯虾
N01984695 刺龙虾、海螯虾、岩龙虾、小龙虾、小龙虾、海小龙虾
N01985128 小龙虾、小龙虾、小龙虾、小龙虾
N01986214 寄居蟹
n01990800 等足类动物
n02002556 白鹳，茜茜茜茜
[02002724]黑鹳，黑茜茜
n02006656 篦鹭
n02007558 火烈鸟
[02009229]小蓝鹭，白鹭
[00:2009912]美洲白鹭，大白鹭，白鹭
n02011460 卤
n02012849 起重机
n02013706 limpkin，画眉
n02017213 欧洲鸡柳，卟啉卟啉
n02018207 美洲骨顶，沼泽母鸡，泥母鸡，水母鸡，美洲富力卡
n02018795 大鸨
n02025239 红润的 turnstone, Arenaria 解读
n02027492 红背矶鹞，dunlin, Erolia alpina
n02028035 红脚鹬，Tringa totanus
n02033041 dowitcher
捕蚝机，捕蚝机
n02051845 鹈鹕
n02056570 王企鹅，Aptenodytes patagonica
N02058221 信天翁，mollymawk
灰鲸、灰鲸、章鱼、长臂猿、粗壮猿
n02071294 虎鲸，虎鲸，虎鲸，野猪，海狼，虎鲸
n02074367 dugong, dugong dugon
N02077923 海狮
n02085620 吉娃娃
n02085782 日本猎犬
马尔济斯犬，马尔济斯梗，马尔济斯犬
n02086079 北京犬、北京犬、佩克
n02086240 西施犬
n02086646 布伦海姆猎犬
n02086910 魔
N02087046 玩具梗
no . 2087394 罗得西亚脊背
02088094 阿富汗猎犬，阿富汗人
N02088238 巴吉特猎犬，巴吉特猎犬
n02088364 小猎犬
N02088466 寻血猎犬，侦探犬
n02088632 bluetick
N02089078 黑棕色猎狼犬
n02089867 沃克猎犬，沃克猎狐犬
n02089973 英国猎狐犬
n02090379 redbone
n02090622 猎狼，俄罗斯猎狼犬
n02090721 爱尔兰猎狼犬
n02091032 意大利灰狗
n02091134 小灵狗
02091244 伊比沙猎犬，伊比沙猎犬
n02091467 挪威麋鹿猎犬，麋鹿猎犬
水獭猎犬，水獭猎犬
n02091831 Saluki，瞪羚猎犬
n02092002 苏格兰猎鹿犬，猎鹿犬
n02092339 魏玛猎狗
n02093256 斯塔福德郡斗牛梗，斯塔福德郡斗牛梗
美国斯塔福德郡梗，斯塔福德郡梗，美国比特斗牛梗，比特斗牛梗
n02093647 贝德灵顿梗
n02093754 边境梗
n02093859 嘉里蓝梗
n02093991 爱尔兰梗
n02094114 诺福克梗
n02094258 诺威奇梗
n02094433 约克郡梗
N02095314 毛狐梗
n02095570 湖区梗
02095889 西利厄姆梗，西利厄姆
02096051 空气猎犬，空气猎犬
N02096177 凯恩，凯恩梗
n02096294 澳大利亚梗
02096437 丹迪·丁蒙特，丹迪·丁蒙特梗
02096585 波士顿公牛，波士顿梗
N02097047 迷你雪纳瑞
N02097130 巨型雪纳瑞
N02097209 标准雪纳瑞
n02097298 苏格兰梗，苏格兰梗，斯科蒂
n02097474 藏梗、菊犬
n02097658 丝滑梗，悉尼丝滑
N02098105 软毛小麦梗
n02098286 西高地白梗
02098413 拉萨，拉萨 apso
N02099267 平毛猎犬
N02099429 卷毛猎犬
no . 2099601 金毛猎犬
n02099712 拉布拉多猎犬
n02099849 切萨皮克湾猎犬
n02100236 德国短毛指示犬
n02100583 vizsla，匈牙利短毛犬
n02100735 英国猎犬
n02100877 爱尔兰塞特，红色塞特
n02101006 戈登塞特
n02101388 布列塔尼猎犬
N02101556 丛丛犬，丛丛犬
n02102040 英式施普林格，英式施普林格西班牙猎犬
n02102177 威尔士施普林格西班牙猎犬
n02102318 可卡犬，英国可卡犬，可卡犬
n02102480 苏塞克斯猎犬
n02102973 爱尔兰水猎犬
n02104029 白警犬
n02104365 舒柏奇犬
n02105056 比利时牧羊狗
n02105162 马利诺斯犬
n02105251 伯瑞犬
n02105412 水怪
n02105505 牧羊犬
n02105641 古英国牧羊犬，短尾
编号 02105855 设得兰牧羊犬，设得兰牧羊犬，设得兰
n02106030 牧羊犬
n02106166 边境牧羊犬
no 02106382 弗兰德斯布维耶，弗兰德斯布维耶
n02106550 罗特韦尔犬
n02106662 德国牧羊犬，德国牧羊犬，德国警犬，阿尔萨斯犬
杜宾犬，杜宾犬平切犬
N02107312 微型小猎犬
n02107574 大瑞士山地犬
[02107683]伯尔尼山犬
n02107908 阿彭策尔
n02108000 EntleBucher
n02108089 拳击手
N02108422 斗牛獒
n02108551 藏獒
n02108915 法国牛头犬
n02109047 大丹犬
02109525 圣伯纳德，圣伯纳德
n02109961 爱斯基摩犬，哈士奇
n02110063 爱斯基摩犬，公犬，阿拉斯加爱斯基摩犬
n02110185 西伯利亚哈士奇
N02110341 达尔马提亚犬，教练犬，马车犬
N02110627 阿芬平犬、猴平犬、猴狗
n02110806 巴辛吉
N02110958 哈巴狗，哈巴狗
n02111129 Leonberg
n02111277 纽芬兰，纽芬兰犬
n02111500 大比利牛斯犬
n0211188z9 萨摩耶德，萨摩耶德
n02112018 波美拉尼亚的
N02112137 松狮犬，松狮犬
n02112350 荷兰狗
n02112706 Brabancon griffon
n02113023 彭布罗克，彭布罗克威尔士柯基犬
n02113186 卡迪根，卡迪根威尔士柯基
N02113624 玩具贵宾犬
N02113712 迷你贵宾犬
N02113799 标准贵宾犬
n02113978 墨西哥无毛
02114367 灰狼，灰狼，犬类狼疮
02114548 白狼，北极狼，犬类狼疮
红狼，鬃狼，犬类，尼日尔犬
[02114855]土狼，草原狼，丛林狼，犬类茅坑
02115641 澳洲野狗，warrigal, warragal，犬类澳洲野狗
编号:02115913 孔，昆阿尔卑斯
n02116738 非洲猎犬，鬣狗，开普猎犬，狼人狼人
N02117135 鬣狗、土狼
[02119022]红狐，兀狐
[02119789] kit fox，兀狐
n02120079 北极狐，白狐，Alopex lagopus
n02120505 灰狐、灰狐、Urocyon cinereoargenteus
N02123045 虎斑，虎斑猫
N02123159 虎猫
n02123394 波斯猫
n02123597 暹罗猫，暹罗猫
n02124075 埃及猫
n02125311 美洲狮，美洲狮，猫，美洲狮，画家，黑豹，Felis 彩绘
N02127052 山猫，猫
02128385 豹，豹属
n02128757 雪豹，盎司，豹属 uncia
[02128925]美洲虎，黑豹，虎属，黑豹
[02129165]狮子，兽中之王，虎属狮子座
02129604 老虎，虎属底格里斯虎
n02130308 猎豹，猎豹，Acinonyx jubatus
[02132136]棕熊，棕熊，熊目
[02133161]美洲黑熊，黑熊，熊目，美洲真熊
北极熊，北极熊，海洋熊目，海洋海洋熊
no2134418 树懒熊，熊熊目
n02137549 猫鼬
N02138441 猫鼬，猫鼬
N02165105 虎甲虫
N02165456 瓢虫、瓢虫、瓢虫、瓢虫、瓢虫甲虫
N02167151 地甲虫、瓢虫
N02168699 长角甲虫、天牛、天牛甲虫
N02169497 叶甲虫，金盏花
N02172182 屎壳郎
犀牛甲虫
n02177972 象鼻虫
n02190166 飞
n02206856 蜜蜂
N02219486 蚂蚁，埃米特，沼泽
N02226429 蚱蜢，料斗
n02229544 板球
N02231487 手杖，手杖，竹节虫
N02233338 蟑螂，蟑螂
N02236044 螳螂、螳螂
N02256656 蝉，蝉
n02259212 叶蝉
N02264363 草蛉，草蛉蝇
N02268443 蜻蜓，织补针，魔鬼织补针，缝纫针，喂蛇人，喂蛇医生，蚊鹰，猎鹰
n02268853 豆娘
n02276258 海军上将
N02277742 小卷发，小卷发蝴蝶
n02279972 黑脉金斑蝶，黑脉金斑蝶，马利筋蝶，黑脉金蝶
N02280649 白菜蝶
N02281406 硫蝶，硫蝶
N02281787 lycaenid, lycaenid 蝴蝶
N02317335 海星、海星
N02319095 海胆
N02321529 海参，海胆
N02325366 木兔、棉尾、棉尾兔
n02326432 兔子
02328150 安哥拉兔，安哥拉兔
n02342885 仓鼠
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n02361337 土拨鼠
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编号:02364673 豚鼠，Cavia cobaya
n02389026 酢浆草属
n02391049 斑马
猪，猪，哼哼，尖叫，Sus scrofa
no . 2396427 野猪，野猪，Sus
n02397096 疣猪
n02398521 河马、河马、河马、两栖河马
n02403003 牛
n02408429 水牛，水牛，亚洲水牛，Bubalus bubalis
n02410509 野牛
N02412080 公羊，顶
02415577 大角羊，大角羊，cimarron，落基山大角羊，落基山羊，加拿大羊
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n02422699 黑斑羚，黑斑羚
n02423022 瞪羚
阿拉伯骆驼，单峰骆驼，骆驼
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n02442845 貂
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[02443484]黑足雪貂，雪貂，鼬鼠
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n02457408 三趾树懒，ai, Bradypus tridactylus
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n02481823 黑猩猩，黑猩猩，潘类人猿
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no . 2483708 siamang, hyloates, synphalangus syndactylus
[02484975]猴子，猴子
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n02486410 狒狒
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n02497673 马达加斯加猫，环尾狐猴，狐猴
no . 2500267 印度，印度，印度龙印度，印度龙短印度
n02504013 印度象，大象 maximus
非洲象，Loxodonta africana
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n02536864 coho, cohoe, coho salmon, blue jack, silver salmon, Oncorhynchus kisutch
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n02640242 鲟鱼
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N02655020 河豚，河豚鱼，河豚鱼，河豚鱼
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垃圾桶，垃圾桶，垃圾桶
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N02769748 背包，背包，背包，背包，背包，背包，背包
N02776631 面包店，面包房，面包房
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栏杆，栏杆，栏杆，栏杆，扶手
n02790996 杠铃
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N02814860 烽火台、灯塔、烽火台、航标
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N02823750 啤酒杯
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n02834397 围嘴
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大锅，大锅
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N03032252 电影院、电影院、电影院、电影院、画宫
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N03710721 maillot，背心套装
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鞋店，鞋店，鞋店
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java代码

package com.zhexin;


import ai.djl.ModelException;
import ai.djl.inference.Predictor;
import ai.djl.modality.Classifications;
import ai.djl.modality.cv.Image;
import ai.djl.modality.cv.ImageFactory;
import ai.djl.modality.cv.transform.CenterCrop;
import ai.djl.modality.cv.transform.Normalize;
import ai.djl.modality.cv.transform.Resize;
import ai.djl.modality.cv.transform.ToTensor;
import ai.djl.modality.cv.translator.ImageClassificationTranslator;
import ai.djl.repository.zoo.Criteria;
import ai.djl.repository.zoo.ModelZoo;
import ai.djl.repository.zoo.ZooModel;
import ai.djl.training.util.ProgressBar;
import ai.djl.translate.Pipeline;
import ai.djl.translate.TranslateException;
import ai.djl.translate.Translator;
import org.junit.jupiter.api.Test;

import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;


public class djl2 {
	@Test
	public void cs1() throws IOException {
		
		//下载训练的模型
		//DownloadUtils.download("https://djl-ai.s3.amazonaws.com/mlrepo/model/cv/image_classification/ai/djl/pytorch/resnet/0.0.1/traced_resnet18.pt.gz", "build/pytorch_models/resnet18/resnet18.pt", new ProgressBar());
		//存储分类类标签 resnet18 的 Imagenet 标签的语法集
		//DownloadUtils.download("https://djl-ai.s3.amazonaws.com/mlrepo/model/cv/image_classification/ai/djl/pytorch/synset.txt", "build/pytorch_models/resnet18/synset.txt", new ProgressBar());
		
		
	}
	
	@Test
	public void main() throws IOException, ModelException, TranslateException {
		
		// 创建一个名为“Translator”的类或接口的实例。这个Translator是用来转换图像数据的。
		Pipeline pipeline = new Pipeline();
		// 在pipeline对象中添加一个名为“Resize”的操作。这个操作将图像的大小调整为256x256像素。
		pipeline.add(new Resize(256))
				// 在pipeline对象中添加一个名为“CenterCrop”的操作。这个操作从图像的中心裁剪出224x224像素的区域。
				.add(new CenterCrop(224, 224))
				// 在pipeline对象中添加一个名为“ToTensor”的操作。这个操作将裁剪或调整大小后的图像转换为张量（一种多维数组）。
				.add(new ToTensor())
				// 在pipeline对象中添加一个名为“Normalize”的操作。这个操作用于标准化图像张量的每个通道。这些值是从ImageNet数据集中获取的，常用于ImageNet数据集的预处理。
				.add(new Normalize(new float[]{ 0.485f, 0.456f, 0.406f }, new float[]{ 0.229f, 0.224f, 0.225f }));
		// 使用ImageClassificationTranslator.builder()创建一个新的ImageClassificationTranslator对象的构建器。
		// 在构建器中设置之前创建的数据预处理管道。
		// 并且设置一个选项，使得在输出结果时应用softmax函数，这样输出的每个类别的概率之和为1。
		// 最后，用.build()构建这个ImageClassificationTranslator对象。
		Translator<Image, Classifications> translator = ImageClassificationTranslator.builder().setPipeline(pipeline).optApplySoftmax(true).build();
		
		
		
		// 这里设置了一个系统属性，用来指定模型的位置。AI框架会在指定的位置寻找模型。
		System.setProperty("ai.djl.repository.zoo.location", "build/pytorch_models/resnet18");
		// 通过Criteria对象指定了模型需要满足的条件。这些条件包括输入输出的类型，模型的名字以及模型的转换器等。
		Criteria<Image, Classifications> criteria = Criteria.builder().setTypes(Image.class, Classifications.class)
				// only search the model in local directory
				// "ai.djl.localmodelzoo:{name of the model}"
				.optArtifactId("ai.djl.localmodelzoo:resnet18").optTranslator(translator).optProgress(new ProgressBar()).build();
		// 使用ModelZoo的loadModel方法，根据指定的条件来加载模型。得到的ZooModel对象包含了加载的模型。
		ZooModel model = ModelZoo.loadModel(criteria);
		
		
		
		// 从文件中读取一张图片，并将其封装为Image对象。
		File fs = new File("Z:\\IDEA\\ce_shi\\djl\\build\\pytorch_models\\resnet18\\img_1.png");
		Image img = ImageFactory.getInstance().fromInputStream(new FileInputStream(fs));
		// 新创建一个Predictor对象，这是用来对输入的图片进行预测的。这个Predictor对象使用了之前加载的模型和定义的转换器。
		Predictor<Image, Classifications> predictor = model.newPredictor();
		// 使用predictor对象的predict方法对输入的图片进行预测，得到预测结果Classifications。这个结果包含了模型对图片的分类信息。
		Classifications classifications = predictor.predict(img);
		System.out.println(classifications);
	}
	
	
}