print(predictions) 在上述代码中,我们首先使用load_model函数加载预训练模型。然后,使用model.predict_generator方法进行预测。steps参数指定了生成器中的步数,即图像数量除以批次大小。verbose=1表示显示进度条。 四、总结 本文介绍了如何使用Keras中的ImageDataGenerator.flow_from_directory方法从目录加载图像数据,并使用mo...
predictions = model.predict_generator(generator, steps=None, max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=False, verbose=0) 其中,generator是数据生成器对象,steps是生成器迭代的总步数(可选参数),max_queue_size是生成器队列的最大容量(可选参数),workers是生成器的工作线程数(可选参数),use_mu...
Keras是一个开源的深度学习框架,提供了丰富的API和工具,用于构建和训练神经网络模型。在Keras中,'predict'和'predict_generator'是用于进行预测的两个方法。 'predict'方法: 概念:'predict'方法用于对给定的输入数据进行预测,并返回模型的预测结果。 分类:'predict'方法属于Keras模型类的方法。
首先,我加载我存储的模型并设置数据生成器:import numpy as npimport pandas as pdfrom keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratorfrom keras.models import load_model# Load modelmodel = load_model('my_model_01.hdf5')test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)test_generator = test_datage...
1) Keras:如何将 predict_generator 与 ImageDataGenerator 一起使用? 这没有成功,因为它只尝试验证集。 2) 如何使用model.predict来预测新图像? module image not found 如何使用 predict_generator 对 Keras 中的流式测试数据进行预测? 这也没有成功。 我的火车数据基本上存储在 4 个单独的文件夹中,即 4 个...
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath=LOG_FILE_PATH, monitor='val_loss', verbose=1, save_best_only=True) early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, verbose=1) history = model.fit_generator(generator=gen.generate(True), steps_per_epoch=int(gen.train_batches /4), ...
model.fit_generator(...) 3.5 在定制的输入 tensor 上构建 Inception V3 代码如下: from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3 from keras.layers import Input # this could alse be the output a different Keras model or layer input_tensor = Input(shape=(224, 224, 3)) ...
generator, steps=None, callbacks=None, max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=False, verbose=0 ) tf.keras.Model.predict_on_batch(): 单批次样本进行预测 1 predict_on_batch(x) 1 tf.keras.Model.test_on_batch(): 单批次样本进行测试 1 2 3 4 5 6 test_on_batch( x, y=Non...
如果传入的是generator,调用predict_generator或evaluate_generator。 问题5:当validation_data传入的不是生成器,而是数据时,自定义Metrics无需再传入validation_data的数据。 model.fit_generator(train_generator, steps_per_epoch=len(train_generator), epochs=5, validation_data=([x1,x2],labels), callbacks=[...
如果为 None,不返回标签(生成器将只产生批量的图像数据,对于 model.predict_generator(), model.evaluate_generator() 等很有用)。请注意,如果 class_mode 为 None,那么数据仍然需要驻留在 directory 的子目录中才能正常工作。 batch_size: 一批数据的大小(默认 32)。