Ответ 1

Выводы kerasrealtc_classes (docs). Массив массива предсказаний классов. Который в вашем модельном случае является индексом нейрона высшей активации из вашего последнего (softmax) слоя. [[0]] означает, что ваша модель предсказывает, что ваши тестовые данные относятся к классу 0. (Обычно вы будете передавать несколько изображений, и результат будет выглядеть как [[0], [1], [1], [0]])

Вы должны преобразовать вашу фактическую метку (например, 'cancer', 'not cancer') в двоичное кодирование (0 для "рак", 1 для "не рак") для двоичной классификации. Затем вы интерпретируете вывод вашей последовательности [[0]] как имеющий метку класса 'cancer'

Ответ 2

Если кто-то все еще пытается делать прогнозы на изображениях, вот оптимизированный код для загрузки сохраненной модели и создания прогнозов:

# Modify 'test1.jpg' and 'test2.jpg' to the images you want to predict on

from keras.models import load_model
from keras.preprocessing import image
import numpy as np

# dimensions of our images
img_width, img_height = 320, 240

# load the model we saved
model = load_model('model.h5')
model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer='rmsprop',
              metrics=['accuracy'])

# predicting images
img = image.load_img('test1.jpg', target_size=(img_width, img_height))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)

images = np.vstack([x])
classes = model.predict_classes(images, batch_size=10)
print classes

# predicting multiple images at once
img = image.load_img('test2.jpg', target_size=(img_width, img_height))
y = image.img_to_array(img)
y = np.expand_dims(y, axis=0)

# pass the list of multiple images np.vstack()
images = np.vstack([x, y])
classes = model.predict_classes(images, batch_size=10)

# print the classes, the images belong to
print classes
print classes[0]
print classes[0][0]

Ответ 3

Вы можете использовать model.predict() чтобы предсказать класс отдельного изображения следующим образом [doc]:

# load_model_sample.py
from keras.models import load_model
from keras.preprocessing import image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import os


def load_image(img_path, show=False):

    img = image.load_img(img_path, target_size=(150, 150))
    img_tensor = image.img_to_array(img)                    # (height, width, channels)
    img_tensor = np.expand_dims(img_tensor, axis=0)         # (1, height, width, channels), add a dimension because the model expects this shape: (batch_size, height, width, channels)
    img_tensor /= 255.                                      # imshow expects values in the range [0, 1]

    if show:
        plt.imshow(img_tensor[0])                           
        plt.axis('off')
        plt.show()

    return img_tensor


if __name__ == "__main__":

    # load model
    model = load_model("model_aug.h5")

    # image path
    img_path = '/media/data/dogscats/test1/3867.jpg'    # dog
    #img_path = '/media/data/dogscats/test1/19.jpg'      # cat

    # load a single image
    new_image = load_image(img_path)

    # check prediction
    pred = model.predict(new_image)

В этом примере изображение загружается как numpy массив с формой (1, height, width, channels). Затем мы загружаем его в модель и прогнозируем его класс, возвращаемый как реальное значение в диапазоне [0, 1] (двоичная классификация в этом примере).

Ответ 4

Это потому, что вы получаете числовое значение, связанное с классом. Например, если у вас есть два класса кошек и собак, Keras свяжет их числовые значения 0 и 1. Чтобы получить соответствие между вашими классами и связанным с ними числовым значением, вы можете использовать

>>> classes = train_generator.class_indices    
>>> print(classes)
    {'cats': 0, 'dogs': 1}

Теперь вы знаете соответствие между вашими классами и индексами. Так что теперь вы можете сделать это

if classes[0][0] == 1: prediction = 'dog' else: prediction = 'cat'

Ответ 5

Пересылка примера с помощью @ritiek, я тоже новичок в ML, возможно, такое форматирование поможет увидеть имя вместо номера класса.

images = np.vstack([x, y])

prediction = model.predict(images)

print(prediction)

i = 1

for things in prediction:  
    if(things == 0):
        print('%d.It is cancer'%(i))
    else:
        print('%d.Not cancer'%(i))
    i = i + 1

Ответ 6

От обученной модели, как я могу проверить другое изображение.

classes = model.predict_classes(images, batch_size=10)
classes = classes[0][0]

if classes == 0:
    print('its a cat')        
else:
    print('its a dog')

В: Я новичок в искусственном интеллекте. Как мне проверить другой образ, а не кошку или собаку? Что если я наткнулся на zebra.jpg в моем тестовом наборе? Сверху код это даст как кот. Есть ли способ, которым я могу проверить или обучить мою модель? Заранее спасибо