CNN 预测答案 - 爱码网

【问题标题】：CNN predictionsCNN 预测
【发布时间】：2020-11-14 13:45:30
【问题描述】：

我已经使用训练集和验证集使用 Keras 构建并训练了一个模型。我想对未标记的数据进行预测，我有一个文件夹，其中包含 300 张狗、猫和马的图像。在预测中，我得到了每个类的概率。

如何获得最终输出，告诉/显示这 300 张图像中有多少属于每个类？

我上传模型

new_model = tf.keras.models.load_model('model')

然后我重新格式化测试图像

test_batches = train_datagen.flow_from_directory(
    'test_images',
    target_size=(224, 224),
    batch_size=10,
    classes = None,
    class_mode= None)

然后我终于做出了预测

predictions = new_model.predict(test_batches, steps=30, verbose=0)

【问题讨论】：

标签： tensorflow keras conv-neural-network prediction

【解决方案1】：

import collections, numpy
collections.Counter(np.argmax(predictions, axis = 1))

【讨论】：

不管怎样让它显示类名而不是数字？
标签是热编码的，因此您可以检查哪个显示属于哪个类。例如 Cat [1, 0, 0], dog [0, 1, 0] 和 horse [0, 0, 1] 等等在我上面写的代码的输出中，数字 0 代表猫，数字 1 狗，数字2匹马。