Keras 加載已經(jīng)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)操作
使用Keras訓(xùn)練好的模型用來直接進(jìn)行預(yù)測(cè),這個(gè)時(shí)候我們?cè)撛趺醋瞿??【我這里使用的就是一個(gè)圖片分類網(wǎng)絡(luò)】
現(xiàn)在讓我來說說怎么樣使用已經(jīng)訓(xùn)練好的模型來進(jìn)行預(yù)測(cè)判定把
首先,我們已經(jīng)又有了model模型,這個(gè)模型被保存為model.h5文件
然后我們需要在代碼里面進(jìn)行加載
model = load_model("model.h5")
假設(shè)我們自己已經(jīng)寫好了一個(gè)load_data函數(shù)【load_data最好是返回已經(jīng)通過了把圖片轉(zhuǎn)成numpy的data,以及圖片對(duì)應(yīng)的label】
然后我們先加載我們的待預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)
data, labels = load_data(<the path of the data>)
然后我們就可以通過模型來預(yù)測(cè)了
predict = model.predict(data)
得到的predict就是預(yù)測(cè)的結(jié)果啦~
補(bǔ)充知識(shí):keras利用vgg16模型直接預(yù)測(cè)圖片類型時(shí)的坑
第一次使用keras中的預(yù)訓(xùn)練模型時(shí),若本地沒有模型對(duì)應(yīng)的h5文件,程序會(huì)自動(dòng)去github上下載,但國(guó)內(nèi)下載github資源速度太慢,
可以選擇直接去搜索下載,下載后將模型(h5文件)放入C:\Users\lovemoon\.keras\models
同樣,如果是第一個(gè)用預(yù)訓(xùn)練模型預(yù)測(cè)輸入圖片,解碼結(jié)果時(shí)也會(huì)下載一個(gè)Json文件,同樣可以手動(dòng)下載后放入C:\Users\lovemoon\.keras\models
以上這篇Keras 加載已經(jīng)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)操作就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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