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。
validation_data=validation_generator, validation_steps=115 // batch_size) 现在我在测试文件夹中有一些新图像(所有图像仅在同一个文件夹中),我想对其进行预测。但是当我使用时,.predict_generator我得到: 找到属于 0 个类别的 0 个图像 所以我尝试了这些解决方案: 1) Keras:如何将 predict_generator 与 Image...
Keras是一个开源的深度学习框架,用于构建和训练神经网络模型。predict_generator是Keras中的一个函数,用于生成预测结果。 predict_generator的输出形状取决于输入数据的形状和模型的架构。一般情况下,predict_generator的输出形状为一个二维数组,其中每一行表示一个样本的预测结果。如果输入数据是一个批次的图像数据,输出形状...
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...
# Predict from generator (returns probabilities) pred=model.predict_generator(test_generator, steps=len(test_generator), verbose=1) 在这种情况下不需要重置生成器,但如果之前已经设置了生成器,则可能需要使用 test_generator.reset() 来休息它。 接下来我四舍五入获得类的概率并检索文件名: # Get classes...
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(self, generator, steps, max_q_size=10, workers=1, pickle_safe=False, verbose=0) evaluate_generator:本函数使用一个生成器作为数据源评估模型,生成器应返回与test_on_batch的输入数据相同类型的数据。该函数的参数与fit_generator同名参数含义相同,steps是生成器要返回数据的轮数。
predict_generator(self, generator, steps=None, max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=False, verbose=0) 为来自数据生成器的输入样本生成预测。 这个生成器应该返回与 predict_on_batch 所接收的同样的数据。 10.1 参数 generator: 返回批量输入样本的生成器。 steps: 在停止之前,来自 generator ...
predict_on_batch(x) 一个batch的预测结果 predict_generator() predict_generator(geneartor,steps=None,max_queue_size=10,workers=1,use_multiprocessing=False,verbose=0) generator():预测数据生成器 steps(): 步数, 默认是len(generator) max_queue_size(): 生成器队列的最大长度 ...
在训练完成后评估网络时,如何使用.predict_generator函数 如何使用Keras fit和fit_generator(动手教程) 在今天的教程的第一部分中,我们将讨论Keras的.fit,.fit_generator和.train_on_batch函数之间的差异。 我将向您展示一个“非标准”图像数据集的示例,它根本不包含任何实际的PNG,JPEG等图像!相反,整个图像数据集由...