由于网络问题，无法获取ImageNet对应的1000类的类别标签的解决办法_如何获取imagenet用于图像分类的1000个标签

这次使用已经预训练好的VGG16网络+ImageNet中的json格式的label，对上传的图片进行类型预测。
具体的代码可以点击这里

但是，在导入json数据的时候，我遇到无法显示json数据的问题。
源码如下所示：

import requests
## 获取vgg模型训练时对应的1000类的类别标签
LABELS_URL = "https://s3.amazonaws.com/outcome-blog/imagenet/labels.json"
# https://s3.amazonaws.com/outcome-blog/imagenet/labels.json
# 从网页链接中获取类别标签
response = requests.get(LABELS_URL)  
labels = {int(key): value for key, value in response.json().items()}
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于是，我点开 LABEL_URL对应的网址，果然是有问题的。
网页长这个样子：

解决方法：我们需要手动下载ImageNet的labels（json）格式的对象，（点击获取百度网盘链接，密码是：1111）
如果无法通过百度云下载，请自行到这个网址下载：点我！
下载后，我们把json格式的文件放在工作路径下。

然后，再使用如下代码：

import json

jsonfile = r'labels.json'   # 换成你们自己的地址，注意前面的r不要删
with open(jsonfile, 'r') as load_f:
    load_json = json.load(load_f)
 
 
# 我的类别名词叫做labels，根据你们自己的类别名可以进行修改
labels = {int(key): value for (key, value)
          in load_json.items()}
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