CNN预测
CNN predictions
我已经使用训练集和验证集使用 Keras 构建并训练了一个模型。
我想对未标记的数据进行预测,我有一个文件夹包含 300 张狗、猫和马的图像。在预测中,我得到了每个 class.
的概率
如何获得最终输出,告诉/显示这 300 张图像中有多少属于每个 class?
我上传模型
new_model = tf.keras.models.load_model('model')
然后我重新格式化测试图像
test_batches = train_datagen.flow_from_directory(
'test_images',
target_size=(224, 224),
batch_size=10,
classes = None,
class_mode= None)
然后我终于做出预测
predictions = new_model.predict(test_batches, steps=30, verbose=0)
import collections, numpy
collections.Counter(np.argmax(predictions, axis = 1))
我已经使用训练集和验证集使用 Keras 构建并训练了一个模型。 我想对未标记的数据进行预测,我有一个文件夹包含 300 张狗、猫和马的图像。在预测中,我得到了每个 class.
的概率如何获得最终输出,告诉/显示这 300 张图像中有多少属于每个 class?
我上传模型
new_model = tf.keras.models.load_model('model')
然后我重新格式化测试图像
test_batches = train_datagen.flow_from_directory(
'test_images',
target_size=(224, 224),
batch_size=10,
classes = None,
class_mode= None)
然后我终于做出预测
predictions = new_model.predict(test_batches, steps=30, verbose=0)
import collections, numpy
collections.Counter(np.argmax(predictions, axis = 1))