Python, Keras, получить изображение, метку, прогнозируемую метку - PullRequest
0 голосов
/ 01 мая 2020

Чтобы получить прогнозы для моего valid_generator, я использую:

probabilities = model.predict_generator(generator=valid_generator, steps=validation_steps)
predicted_class_indices=np.argmax(probabilities,axis=1)
labels = (valid_generator.class_indices)
labels = dict((v,k) for k,v in labels.items())
predictions = [labels[k] for k in predicted_class_indices]

У меня есть метки для моего набора проверки, и я буду sh, чтобы нанести на график изображения, данные для valid_generator, вместе с их соответствующей меткой и их прогнозируемыми

Я пытался использовать valid_generator.filenames

Но для начала probabilities и predicted_class_indices имеют размер K, а valid_generator.filenames имеет размер K + 1 и Я даже не уверен, что они выровнены (проверяя точность, они не выровнены).

Это мой valid_generator

valid_generator=valid_datagen.flow_from_dataframe(
    dataframe=testdf,
    directory="./train/",
    x_col="id",
    y_col="label",
    color_mode=color_mode,
    batch_size=batch_size,
    seed=42,
    shuffle=True,
    class_mode="categorical",
    target_size=(image_size,image_size)
)
validation_steps = valid_generator.n // batch_size

В настоящее время testdf, который показан выше (дан flow_from_dataframe в dataframe param), получил 2 столбца, id (который является путем к изображению) и метку, которая является ассоциированным классом.

Моя цель - добавить Столбец предсказанного класса по Керасу.

Обновление: Чтобы настроить размеры, я удалил шаги:

probabilities = model.predict_generator(generator=valid_generator)
...