В настоящее время я работаю над программой для классификации различных типов сигналов по керам и тензорным потокам. В настоящее время я обучаю последовательную модель keras и сохраняю ее в файл .h5 для использования модели в другом сценарии, который загружает модель и выполняет классификацию. В качестве входных данных для моей модели у меня есть просто список списка с данными сигнала, например: [[sin], [cos], [sin]], а в качестве выходных меток я использую целые числа, поэтому у sin, например, есть 0 и потому что 1, поэтому список вывода выглядит так: [0, 1, 0, ...]. Модель работает очень хорошо, но у меня проблема в том, что в моем файле .h5 нет информации об именах классов sin и cos. В настоящее время я решил эту проблему, сохранив CSV-файл, содержащий имена классов, которые затем загружаются сценарием классификации. Мне действительно не нравится это решение, поэтому мой вопрос, есть ли способ сохранить имена классов строк в файле .h5? Так что я могу использовать, например, model.predict_class и получить имя строки класса в качестве возврата? Я добавил код моей сети ниже.
model.compile(optimizer=optimizers.Adam(learning_rate=0.01),
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
history = model.fit(train_data, train_labels,
epochs=epochs, verbose=2,
validation_data=(test_data, test_labels),
callbacks=[live_plott(gui), early_stopp])
model.save('network.h5')