使用 Keras 进行多类图像分类的多重预测答案

【问题标题】：Multiple predictions of multi-class image classification with Keras使用 Keras 进行多类图像分类的多重预测
【发布时间】：2018-09-29 10:49:33
【问题描述】：

我在 Keras 中训练了一个 CNN，其中包含一个文件夹中的图像（两种蜜蜂）。我有第二个文件夹，其中包含用于预测的未标记 bees 图像。

我能够预测单个图像（按照下面的代码）。

from keras.preprocessing import image

test_image = image.load_img('data/test/20300.jpg')
test_image = image.img_to_array(test_image)
test_image = np.expand_dims(test_image, axis = 0)

prob = classifier.predict_proba(test_image)

结果：

prob
Out[214]: array([[1., 0.]], dtype=float32)

我希望能够预测所有图像（大约 300 张）。

有没有办法批量加载和预测所有图像？ predict() 是否能够按照它的预期和数组预测的那样处理它？

【问题讨论】：

标签： python-3.x machine-learning keras classification convolutional-neural-network

【解决方案1】：

Model.predict_proba()（实际上是predict() 的synonym）接受批量输入。来自文档：

为输入样本生成类别概率预测。输入样本逐批处理。

您只需要加载多个图像并将它们粘合到一个 numpy 数组中即可。通过扩展 0 维度，您的代码已经在 test_image 中使用了一批 1。为了完成图片，还有一个Model.predict_on_batch() 方法。

要加载一批测试图像，您可以使用image.list_pictures 或ImageDataGenerator.flow_from_directory()（与Model.predict_generator() 方法兼容，请参阅documentation 中的示例）。

【讨论】：