classes = np.unique(y) counts = np.zeros(len(classes)) for c_k in classes: counts[c_k] = np.sum(np.where(y==c_k,1,0)) probs = counts / np.sum(counts) print('The class priors are {}'.format(probs)) priors = tfd.Categorical(probs=probs) return priors prior = get_prior...
from keras.models import load_model loaded_model = load_model('d:/tmp/vgg16_model.h5') predictions = loaded_model.predict(X_test) predicted_classes = np.argmax(predictions, axis = 1) 首先从keras.models中导入load_model函数,然后加载之前保存的模型。使用加载后的模型对测试集X_test进行预测,得...
pred_classes=tf.argmax(logits,axis=1)pred_probas=tf.nn.softmax(logits)# If prediction mode,earlyreturnifmode==tf.estimator.ModeKeys.PREDICT:returntf.estimator.EstimatorSpec(mode,predictions=pred_classes)# Define loss and optimizer loss_op=tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_...
accuracy = 0.96666664, global_step = 2000, loss = 0.056058828Test Accuracy: 0.966667从上面的输出中我们可以发现, 经过2000步的训练, 我们的模型在测试集上的正确率达到了96.6667%.同时DNNClassifier也为我们提供了获得预测结果的接口, 我们只需要给出输入数据, 运行predict函数就能获得预测结果.def new_sampl...
predicted_classes =tf.argmax(logits, 1) if mode == tf.estimator.ModeKeys.PREDICT: predictions = { 'class_ids': predicted_classes[:, tf.newaxis], 'probabilities': tf.nn.softmax(logits), 'logits': logits, } return tf.estimator.EstimatorSpec(mode, predictions=predictions) ...
self.logits = tf.layers.dense(h_drop, self.num_classes) self.logits = tf.identify(self.logits , name="fc2") 1. 2. 4. 采用固化后的模型进行预测 # -*-coding:utf-8 -*- import os import tensorflow as tf class FrozenPredict(object): ...
predictions={#生成预测"classes": tf.argmax(input=logits, axis=1),"probabilities": tf.nn.softmax(logits, name="softmax_tensor") }#返回并显示预测值ifmode ==tf.estimator.ModeKeys.PREDICT:returntf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode, predictions=predictions)#计算偏差loss = tf.losses.sparse_softmax...
model.predict(x_test) 1. 预测类别: model.predict_classes(x_test) 1. 2.6 保存模型 可以使用Keras方式保存模型,也可以使用TensorFlow原生方式保存。前者仅仅适合使用Python环境恢复模型,后者则可以跨平台进行模型部署。推荐使用后一种方式进行保存。 使用Keras方式保存模型 ...
其实就是通过计算ROC curve下面的面积(AUC)来判断的,AUC的意思是代表这这个模型分辨咱们classes的能力!!!记住这句话,一定要记住。AUC->1代表着咱们的模型能够完全分辨出classes,AUC->0则说明咱们的模型预测的classes完全是相反的,其实这种情况也非常好,咱们只需要通过简单的取反就能够达到几乎完美的模型;最差的一种...
为了预测类标签,可以使用 predict_classes方法直接将类标签作为整数返回: y_train_pred = model.predict_classes(X_train_centered, verbose=0) print('First 3 predictions: ', y_train_pred[:3]) First 3 predictions: [5 0 4] 最后,在训练和测试组中印出模型准确性: ...