NameError: name 'classifier' is not defined

Question

我是机器学习的新手。我试图在数据集上进行预测，但是当我运行程序时，它给我以下错误：

NameError: name 'classifier' is not defined

这是我的代码：

import numpy as np
from keras.preprocessing import image
test_image = image.load_img('dataset/single_prediction/1.jpg', target_size = (64, 64))
test_image = image.img_to_array(test_image)
test_image = np.expand_dims(test_image, axis = 0)
result = classifier.predict(test_image)
training_set.class_indices
if result[0][0] == 1:
  prediction = 'nsfw'
else:
  prediction = 'sfw'

Answer 1

您正在使用 classifier 进行预测。但是 classifier 没有定义。这就是错误所在。

要解决此问题，您必须拥有针对您的特定问题进行训练的已保存 keras 模型。如果你有，你可以加载它并进行预测。

下面的代码显示了如何加载模型。

from keras.models import load_model

classifier = load_model('path_to_your_model')

加载模型后，您可以使用它像您一样进行预测。

import numpy as np
from keras.preprocessing import image
test_image = image.load_img('dataset/single_prediction/1.jpg', target_size = (64, 64))
test_image = image.img_to_array(test_image)
test_image = np.expand_dims(test_image, axis = 0)
result = classifier.predict(test_image)
training_set.class_indices
if result[0][0] == 1:
  prediction = 'nsfw'
else:
  prediction = 'sfw'

Answer 2

在开始将层添加到模型之前，您必须指定 'empty' 版本。

您只需在代码上方添加以下行即可修复此错误：

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.models import load_model

#empty model
classifier = Sequential()

然后继续指定：

#add layers, start with hidden layer and first deep layer
classifier.add(Dense(output_dim=15, init="uniform", activation='relu',input_dim = 15))
classifier.add(Dropout(rate=0.1))

NameError: name 'classifier' is not defined

NameError: name 'classifier' is not defined

machine-learning

prediction

python-3.x

keras

tensorflow