tensorflow - 抓取张量流预测精度

Question

model = tf.keras.models.load_model(".\\models\\dogandcat")
prediction = model.predict([prepare(pic)])  
if CATEGORIES[int(prediction[0][0])] == 'Dog':
        print('Dog')

这是我当前用于获取图像类型的代码。一旦检测到狗，我就试图让它看看检测的确定性/准确度。希望，这是有道理的？

标签： tensorflowmachine-learningprediction

Answer 1

如果通过

我试图让它看看检测的确定性/准确度......

你的意思是模型为“狗”类型的图像提供的概率，那么你应该只取 logits 并查看狗的索引（可以从你的 CATEGORIES 变量中推断出来）。

logits是模型最后一个 softmax 层的输出。