Классификатор изображений с Tensorflow и Keras

Question

Я пытаюсь заставить классификатор изображений работать.Пока что модель действительно работает, но теперь каждый раз, когда я хочу протестировать изображение, чтобы увидеть, распознается ли оно должным образом, я должен пройти весь процесс обучения.Я очень новичок в этом, но я полагаю, что должен быть другой способ только тестировать изображения без обучения, правильно?

У меня также есть еще один вопрос, касающийся самого кода.* Я пытаюсь провести различие между изображениями, которые представляют зубчатые колеса, и изображениями, которые этого не делают.Я понимаю, что если вероятность> 0,5, это зубчатое колесо, а в противном случае это не так.Но что здесь означает [0] [0]?

Большое вам спасибо за помощь!

Answer 1

Поскольку вы новичок, вы можете не знать, что вам на самом деле не нужно переучивать модель для тестирования: D. Ваша догадка верна, и ниже мы увидим, как вы можете это сделать.

Вы можете сохранить вес вашей модели в определенном формате файла. В Керасе это файл с расширением .hdf5.

from tensorflow.keras.models import load_model


##Do some stuff, train model

model.save(model_name)

##Do some stuff

loaded_model = load_model(model_name)

Пожалуйста, убедитесь, что "имя_модели" включает в себя .hdf5. Например, «my_model.hdf5».

Хотя неясно, что вы использовали для получения результата (я предполагаю, что result = model.predict (sample), где sample - тестовый образец), первый индекс соответствует классу (label), а второй label соответствует к вероятности этого конкретного класса.

Проверка на результат [0] [0] (вероятность класса 0), результат [1] [0] (вероятность класса 1).