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python - 如何使用 Keras 中保存的模型对图像进行预测和分类？

问题描述

我用 Keras 训练了一个模型手位置分类器，最后我用代码 (model.save('model.h5') ) 保存了模型，现在我正在准备使用这个模型预测图像是否可行？如果是的话，你能给我一些例子吗？PS：我的数据以 CSV 文件的形式提供

标签： pythontensorflowmachine-learningkerasartificial-intelligence

解决方案

首先，您必须使用load_model函数导入保存的模型。

from keras.models import load_model
model = load_model('model.h5')

在您预测新给定输入的结果之前，您必须调用compile方法。

classifier.compile(loss='your_loss', optimizer='your_optimizer', metrics=['your_metrics'])

编译后，您就可以处理新图像了。

from keras.preprocessing import image

test_image= image.load_img(picturePath, target_size = (img_width, img_height)) 
test_image = image.img_to_array(test_image)
test_image = numpy.expand_dims(test_image, axis = 0)
test_image = test_image.reshape(img_width, img_height)
result = model.predict(test_image)

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