Как использовать модель Keras для прогнозирования изображения?

Question

Я прошел процесс обучения и получил модель с форматом .hdf5

, которую я использую нейронную сеть - сиамскую сверточную нейронную сеть.

при проверке прогнозируемое изображение случайное изображение из моей тестовой папки. Я использую это при тестировании

test_alphabets = glob('{}/TEST/*'.format(dataset_dirname))

testset={}
for alph in test_alphabets:
    dirs = glob('{}/*'.format(alph))
    alphabet = {}
    for dirname in dirs:
        alphabet[dirname] = glob('{}/*'.format(dirname))
    testset[alph] = alphabet        

, затем отображаю результат с помощью

display_validation_test(siamese_model1, testset)

результат примерно такой: Как мне выполнить тестовый процесс введя нужное изображение, а затем отобразив соответствующее изображение, используя модель .h5 ранее?

Answer 1

1. Сначала вы создаете свою модель (keras.Model или keras.Sequential instance) с той же архитектурой, что и та, которую вы обучали.
2. загрузка весов из файла .h5 model.load_weights('your_weight_file.h5')
3. чтение ваших изображений. Если используется одно изображение, обязательно добавьте 1 в качестве размера пакета.
4. Вызов , прогноз : prediction = model.predict(images)