Keras 加載已經(jīng)訓(xùn)練好的模型進行預(yù)測操作
使用Keras訓(xùn)練好的模型用來直接進行預(yù)測，這個時候我們該怎么做呢？【我這里使用的就是一個圖片分類網(wǎng)絡(luò)】
現(xiàn)在讓我來說說怎么樣使用已經(jīng)訓(xùn)練好的模型來進行預(yù)測判定把
首先，我們已經(jīng)又有了model模型，這個模型被保存為model.h5文件
然后我們需要在代碼里面進行加載
model = load_model("model.h5")
假設(shè)我們自己已經(jīng)寫好了一個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，以及圖片對應(yīng)的label】
然后我們先加載我們的待預(yù)測的數(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)測了
predict = model.predict(data)
得到的predict就是預(yù)測的結(jié)果啦~
補充知識：keras利用vgg16模型直接預(yù)測圖片類型時的坑
第一次使用keras中的預(yù)訓(xùn)練模型時，若本地沒有模型對應(yīng)的h5文件，程序會自動去github上下載，但國內(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，如果是第一個用預(yù)訓(xùn)練模型預(yù)測輸入圖片，解碼結(jié)果時也會下載一個Json文件，同樣可以手動下載后放入C:\Users\lovemoon\.keras\models
以上這篇Keras 加載已經(jīng)訓(xùn)練好的模型進行預(yù)測操作就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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