如何保存训练有素的 FCN 模型并在训练有素的 FCN 模型上测试新图像？答案

【问题标题】：How to save trained FCN model and test new image on trained FCN model?如何保存训练有素的 FCN 模型并在训练有素的 FCN 模型上测试新图像？
【发布时间】：2019-08-19 18:31:59
【问题描述】：

我正在使用此代码来训练 FCN，我已成功运行此代码。但是，我想在这个训练有素的模型上测试新图像，有人可以帮我吗？

#Training

from keras import optimizers

sgd = optimizers.SGD(lr=1E-2, decay=5**(-4), momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer=sgd,
metrics=['accuracy'])

hist1 = model.fit(X_train,y_train,
validation_data=(X_test,y_test),
batch_size=2,epochs=20,verbose=1)

for key in ['loss', 'acc', 'val_loss', 'val_acc']:
plt.plot(hist1.history[key],label=key)
plt.legend()
plt.show()


y_pred = model.predict(X_test)
y_predi = np.argmax(y_pred, axis=3)
y_testi = np.argmax(y_test, axis=3)
print(y_testi.shape,y_predi.shape)

【问题讨论】：

请在您的代码中添加缩进

标签： python keras

【解决方案1】：

如 keras 常见问题解答 (https://keras.io/getting-started/faq/#how-can-i-save-a-keras-model) 中所述：

要将模型保存到磁盘，您可以：

model.save("my_model_file.h5")

稍后再加载它或在另一个文件中使用它：

from keras.models import load_model

model = load_model("my_model_file.h5")
y_pred = model.predict(X_test)

【讨论】：