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,得到预测结果predictions,再通过np.argmax找到每个样本预测概率最高的类别predicted_classes。 七、后记 ...
x={"x": np.array(pre_data)},#很重要,与实例化Estimater中的feature_columns保持一致 num_epochs=1, shuffle=False) 这里选择数据的前四个数据(label 都是0)做预测执行预测,调用classifier.predict(predict_input_fn )就开始预测了。 predicted_classes = [p["classes"] for p in classifier.predict(predic...
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: # calculate training accuracy y_train_pred = model.predict_classes(X_train_centered, verbose=0) corre...
predict_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn( x={"x": new_samples}, num_epochs=1, shuffle=False) predictions = list(classifier.predict(input_fn=predict_input_fn)) predicted_classes = [p["classes"] for p in predictions] print( "New Samples, Class Predictions: {}\n" .format...
问题是,根据错误消息,代码"predict_classes“和"predict_proba”已被弃用,并从2.6版的tensorflow中删除(我有最新版本)。错误消息建议使用"predict() %>% k_argmax()“和"predict()”,但它们对我不起作用。(testx)pred <- model %>% pred 浏览6提问于2021-09-11得票数 0 ...
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 ...
y_pred = model.predict_classes(X_test) confusion_matrix mat plot 结论: 在本教程中,我们训练了简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 图像进行分类。从学习曲线图中我们观察到,在 3 个 epoch 之后,验证准确度低于训练集准确度,即我们的模型是过拟合,这意味着我们增加了模型的复杂性。还使用混淆矩阵评估模型。观察...
y_pred = model.predict_classes(X_test) confusion_matrix mat plot 结论: 在本教程中,我们训练了简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 图像进行分类。从学习曲线图中我们观察到,在 3 个 epoch 之后,验证准确度低于训练集准确度,即我们的模型是过拟合,这意味着我们增加了模型的复杂性。还使用混淆矩阵评估模型。观察...
b = tf.Variable(tf.zeros([n_classes])) logits = tf.sigmoid(tf.matmul(x,W)+b) predict = tf.arg_max(logits,1,name='predict') 1. 2. 3. 4. 5. 损失函数使用交叉熵 loss = tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy(logits=logits,labels=y) ...
params 是一个字典,它可以传入许多参数用来构建网络或者定义训练方式等。例如通过设置params['n_classes']来定义最终输出节点的个数等。 config 通常用来控制checkpoint或者分布式什么,这里不深入研究。 mode 参数表示调用程序是请求训练、评估还是预测,分别通过tf.estimator.ModeKeys.TRAIN / EVAL / PREDICT 来定义。另外...