from keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np
from PIL import Image

model = ResNet50(weights='imagenet')

img_path = 'images/t4.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)

preds = model.predict(x)
# декодировать результаты в список кортежей (класс, описание, вероятность)
# (один такой список для каждого образца в партии)
print('Predicted:', decode_predictions(preds, top=3)[0])
# Predicted: [(u'n02504013', u'Indian_elephant', 0.82658225), (u'n01871265', u'tusker', 0.1122357), (u'n02504458', u'African_elephant', 0.061040461)]