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.
最简单的情况: predict 只需要传入mode和predictions 代码语言:txt AI代码解释 # Compute predictions. predicted_classes = tf.argmax(logits, 1) if mode == tf.estimator.ModeKeys.PREDICT: predictions = { 'class_ids': predicted_classes[:, tf.newaxis], 'probabilities': tf.nn.softmax(logits), 'logi...
预测概率: 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 # 保存模型结构及权重 model.sa...
logits = tf.layers.dense(net,params['n_classes'],activation=None) # 计算预测结果 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,...
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_samples():__return np.array([[6.4, 3.2, 4.5, 1.5], ___[5.8, 3.1, 5.0, 1.7]], dtype=np.float32)predictions = list(classifier.predict(input_fn=new_samples))prin...
model.predict_classes(x_test[0:10]) 结果: WARNING:tensorflow:From <ipython-input-36-a161a0a6b51e>:1: Sequential.predict_classes (fromtensorflow.python.keras.engine.sequential)isdeprecatedandwill be removed after 2021-01-01. Instructionsforupdating: ...
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) ...
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] ...
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...
每个images中包含预处理后的图片信息,groundtruth_boxes和groundtruth_classes中是每个图片中对应的groundtruth_boxes坐标信息和相应的类别信息。 检测模型:目标检测模型中的train流程如下,其中Preprocess主要负责图片的预处理工作,Predict主要负责Box的预测,Compute Loss主要计算模型Loss值。 Evaluation流程如下所示,Preprocess和...