захватить точность прогнозирования тензорного потока - PullRequest
Новая
       3

захватить точность прогнозирования тензорного потока

0 голосов
/ 24 марта 2020 
model = tf.keras.models.load_model(".\\models\\dogandcat")
prediction = model.predict([prepare(pic)])  
if CATEGORIES[int(prediction[0][0])] == 'Dog':
        print('Dog')

Это мой текущий код для захвата типа изображения. Как только собака обнаружена, я пытаюсь понять, насколько точно / точно она обнаружена. Надеюсь, это имеет смысл?

1 Ответ

1 голос
/ 24 марта 2020

Если под

я пытаюсь показать, насколько точно / точно обнаружено ...

вы имеете в виду вероятность, которую модель дала image для типа "собака", тогда вы должны просто взять логиты и посмотреть на индекс собаки (который может быть выведен из вашей переменной CATEGORIES).

logits - это выходные данные последнего слоя softmax вашей модели.

...