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RPA与深度学习结合

news 2025/6/24 23:40:25

什么是RPA

RPA即机器人流程自动化（Robotic Process Automation），它是一种利用软件机器人模拟人类在计算机上的操作，按照预设的规则自动执行一系列重复性、规律性任务的技术。这些任务可以包括数据录入、文件处理、报表生成、系统间数据传输等。RPA能够提高工作效率、降低成本、减少人为错误，广泛应用于金融、医疗、政务、制造业等多个领域。

RPA与深度学习结合的代码实现示例（以UiPath结合Python调用深度学习模型为例）

场景说明

假设我们有一个深度学习模型（如基于TensorFlow训练的图像分类模型），现在要使用RPA（以UiPath为例）自动化地读取图像文件，调用Python脚本来运行深度学习模型进行图像分类，并将分类结果记录下来。

步骤及代码实现

1. 训练深度学习模型（Python）

以下是一个简单的使用Keras（基于TensorFlow）训练图像分类模型的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense# 数据预处理
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory('train_data_directory',target_size=(150, 150),batch_size=32,class_mode='categorical'
)# 构建模型
model = Sequential([Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)),MaxPooling2D((2, 2)),Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),MaxPooling2D((2, 2)),Flatten(),Dense(64, activation='relu'),Dense(train_generator.num_classes, activation='softmax')
])# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])# 训练模型
model.fit(train_generator,steps_per_epoch=train_generator.samples // train_generator.batch_size,epochs=10
)# 保存模型
model.save('image_classification_model.h5')

2. 编写Python脚本用于图像分类（供RPA调用）

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy as np# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('image_classification_model.h5')def classify_image(image_path):img = image.load_img(image_path, target_size=(150, 150))img = image.img_to_array(img)img = np.expand_dims(img, axis=0)img = img / 255.0predictions = model.predict(img)predicted_class = np.argmax(predictions[0])return predicted_class# 示例调用
# image_path = 'test_image.jpg'
# result = classify_image(image_path)
# print(f"Predicted class: {result}")

3. 使用UiPath进行自动化流程设计

在UiPath中，你可以按照以下步骤实现自动化流程：

获取图像文件路径：使用“文件和文件夹”活动中的“获取文件”活动来获取需要分类的图像文件路径。
调用Python脚本：使用“Python Scope”活动，在其中配置Python解释器路径和前面编写的Python脚本路径。在“Python Scope”内，使用“调用Python方法”活动调用classify_image函数，并传入图像文件路径作为参数。
记录分类结果：使用“日志消息”活动或“写入文本文件”活动将分类结果记录下来。