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。
Keras中概率预测的生成器方法是predict_generator。该方法用于生成器模式下的概率预测,可以根据给定的生成器生成输入数据,并返回每个输入样本的概率预测结果。 生成器是一种用于动态生成数据的对象,通常用于处理大规模数据集或无法一次加载到内存中的数据。在Keras中,可以使用ImageDataGenerator等类来创建图像数据生成器...
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model.predict_generato...
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...
经验:使用predict时,必须人为设置好batch_size,否则PCI总线之间的数据传输次数过多,性能会非常低 2、使用fit_generator时,需设置steps_per_epoch 说明:keras 中 fit_generator参数steps_per_epoch已经改变含义了,目前的含义是一个epoch分成多少个batch_size。旧版的含义是一个epoch的样本数目。
predict_generator(self, generator, steps, max_q_size=10, workers=1, pickle_safe=False, verbose=0) from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation#模型搭建阶段model= Sequential() model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=100))# Dense(32) is a fully-...
但是训练完了之后,我们想predict一张图片,然后你会发现,如果不用imagedatagenerator,预测的结果就不一样: 解决方案 mg_path='data_v1/hippo05/2.jpg' img = load_img(img_path,color_mode="grayscale",target_size=(img_width,img_height),interpolation='nearest') ...
predict_generator(generator, 500) # 核心,steps是生成器要返回数据的轮数,每个epoch含有500张图片,与model.fit(samples_per_epoch)相对np.save(open('bottleneck_features_train.npy', 'w'), bottleneck_features_train) bottleneck_features_validation = model.predict_generator(generator, 100) # 与model.fit(...
bottleneck_features_validation = model.predict_generator(test_generator, 2) np.save(save_test_path, bottleneck_features_validation) def train_fine_tune(): # load bottleneck features train_data = np.load(save_train_path) train_labels = np.array( ...