附加一个softmax层,将输出转换为概率。 probability_model = tf.keras.Sequential([model, tf.keras.layers.Softmax()]) #模型对测试集中每个图像的标签进行预测处理 predictions = probability_model.predict(test_images) print(predictions[0])#验证预测概率 1. 2. 3. 4. 5. 参考资料: 《Tensorflow深度学习...
在前面的代码中,我们使用model.predict()函数计算了图像属于特定类别的概率,并使用probability.argmax计算了类别名称以指示具有最高概率的类别。 预测所有图像的类别 以下函数导入必要的包,以从目录和相似度计算中获取文件。 然后,根据上传图像的输入类别指定要定位的文件夹: 代码语言:javascript 复制 import os from sc...
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10) test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2) print('\nTest accuracy:', test_acc) probability_model = tf.keras.Sequential([model, tf.keras.layers.Softmax()]) predictions = probability_model.predict(test_images)...
predict_proba方法用于预测每个类标签的概率，它返回每个可能的类别标签的概率估计。这种方法通常用于二元或...
PREDICT = 'infer' 三种状态,每个模式返回一个tf.estimator.EstimatorSpec对象,返回参数有些差异。 # 构建模型classifier=tf.estimator.Estimator(model_fn=my_model,params={'feature_columns':my_feature_columns,# Two hidden layers of 10 nodes each.'hidden_units':[10,10],# The model must choose between...
predictions = probability_model.predict(test_images) predictions[0] np.argmax(predictions[0]) 预测结果是一个包含 10 个数字的数组。它们代表模型对 10 种不同服装中每种服装的“置信度”。您可以看到哪个标签的置信度值最大 通过绘制成图图表,查看模型对于所有 10 个类的预测。 def plot_image(i, pred...
probability_model = tf.keras.Sequential([model, tf.keras.layers.Softmax()]) #预测测试集中图片的类型predictions =probability_model.predict(test_images)#取出第一个预测值,并查看对应的labelprint(predictions[0])print(np.argmax(predictions[0]))print(test_labels[0]) ...
# Generate predictions from the modelexpected = ['Setosa','Versicolor','Virginica'] predict_x = {'SepalLength': [5.1,5.9,6.9],'SepalWidth': [3.3,3.0,3.1],'PetalLength': [1.7,4.2,5.4],'PetalWidth': [0.5,1.5,2.1], } predictions = classifier.predict( ...
model.fit(train_images, train_labels, epochs=n_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(test_images, test_labels) ) # Show Sample Predictions predictions = model.predict(test_images[:25]) predictions = np.argmax(predictions, axis=1) ...
model = SVC(kernel='linear', probability=True, verbose=False) model.fit(emb_array, label_array) with open(classifier_filename_exp, 'wb') as outfile: pickle.dump((model, class_names), outfile) logging.info('Saved classifier model to file "%s"' % classifier_filename_exp) ...