@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    img = request.files['image']
    # پردازش تصویر و پیش‌بینی با مدل
    img_array = preprocess_image(img)
    prediction = model.predict(img_array)
    predicted_class = prediction.argmax()
    return jsonify({'prediction': predicted_class})

if name == 'main':
    app.run(debug=True)

۵. نتیجه‌گیری: از آموزش تا اجرا 💡
در این قسمت از آموزش، یاد گرفتید که چگونه یک مدل CNN را در پروژه‌های واقعی پیاده‌سازی و استفاده کنید. با استفاده از تکنیک‌های بهینه‌سازی و ابزارهایی مانند TensorFlow Lite، می‌توانید مدل‌های خود را بهبود داده و در سیستم‌های عملی پیاده‌سازی کنید. اکنون می‌توانید از این مدل‌ها برای شناسایی تصاویر، پیش‌بینی داده‌ها و سایر کاربردهای عملی استفاده کنید.



برای یادگیری بیشتر و دریافت آموزش‌های پیشرفته‌تر در زمینه پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق و CNN، به کانال تلگرام ما بپیوندید! 💬
🔗 [لینک کانال تلگرام]

#AI #CNN #DeepLearning #TensorFlow