Keras 加载已经训练好的模型进行预测操作

使用Keras训练好的模型用来直接进行预测,这个时候我们该怎么做呢?【我这里使用的就是一个图片分类网络】

现在让我来说说怎么样使用已经训练好的模型来进行预测判定把

首先,我们已经又有了model模型,这个模型被保存为model.h5文件

然后我们需要在代码里面进行加载

model = load_model("model.h5")

假设我们自己已经写好了一个load_data函数【load_data最好是返回已经通过了把图片转成numpy的data,以及图片对应的label】

然后我们先加载我们的待预测的数据

data, labels = load_data(<the path of the data>)

然后我们就可以通过模型来预测了

predict = model.predict(data)

得到的predict就是预测的结果啦~

补充知识:keras利用vgg16模型直接预测图片类型时的坑

第一次使用keras中的预训练模型时,若本地没有模型对应的h5文件,程序会自动去github上下载,但国内下载github资源速度太慢,

可以选择直接去搜索下载,下载后将模型(h5文件)放入C:\Users\lovemoon\.keras\models

同样,如果是第一个用预训练模型预测输入图片,解码结果时也会下载一个Json文件,同样可以手动下载后放入C:\Users\lovemoon\.keras\models

以上这篇Keras 加载已经训练好的模型进行预测操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • 基于matplotlib中ion()和ioff()的使用详解

    介绍 在使用matplotlib的过程中,发现不能像matlab一样同时开几个窗口进行比较,于是查询得知了交互模式,但是放在脚本里运行的适合却总是一闪而过,图像并不停留,遂仔细阅读和理解了一下文档,记下解决办法,问题比较简单,仅供菜鸟参考. python可视化库matplotlib有两种显示模式: 阻塞(block)模式 交互(interactive)模式 在Python Consol命令行中,默认是交互模式.而在python脚本中,matplotlib默认是阻塞模式. 其中的区别是: 在交互模

  • 利用python中的matplotlib打印混淆矩阵实例

    前面说过混淆矩阵是我们在处理分类问题时,很重要的指标,那么如何更好的把混淆矩阵给打印出来呢,直接做表或者是前端可视化,小编曾经就尝试过用前端(D5)做出来,然后截图,显得不那么好看.. 代码: import itertools import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def plot_confusion_matrix(cm, classes, normalize=False, title='Confusion matrix', cma

  • Python数据相关系数矩阵和热力图轻松实现教程

    对其中的参数进行解释 plt.subplots(figsize=(9, 9))设置画面大小,会使得整个画面等比例放大的 sns.heapmap()这个当然是用来生成热力图的啦 df是DataFrame, pandas的这个类还是很常用的啦~ df.corr()就是得到这个dataframe的相关系数矩阵 把这个矩阵直接丢给sns.heapmap中做参数就好啦 sns.heapmap中annot=True,意思是显式热力图上的数值大小. sns.heapmap中square=True,意思是将图变

  • 使用pyplot.matshow()函数添加绘图标题

    仅供参考 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def samplemat(dims): """Make a matrix with all zeros and increasing elements on the diagonal""" aa = np.zeros(dims) for i in range(min(dims)): aa[i, i] = i return aa fig

  • Keras 加载已经训练好的模型进行预测操作

    使用Keras训练好的模型用来直接进行预测,这个时候我们该怎么做呢?[我这里使用的就是一个图片分类网络] 现在让我来说说怎么样使用已经训练好的模型来进行预测判定把 首先,我们已经又有了model模型,这个模型被保存为model.h5文件 然后我们需要在代码里面进行加载 model = load_model("model.h5") 假设我们自己已经写好了一个load_data函数[load_data最好是返回已经通过了把图片转成numpy的data,以及图片对应的label] 然后我们先

  • 利用keras加载训练好的.H5文件,并实现预测图片

    我就废话不多说了,直接上代码吧! import matplotlib matplotlib.use('Agg') import os from keras.models import load_model import numpy as np from PIL import Image import cv2 #加载模型h5文件 model = load_model("C:\\python\\python3_projects\\cat_dog\\cats_dogs_fifty_thousand.h

  • keras的load_model实现加载含有参数的自定义模型

    网上的教程大多数是教大家如何加载自定义模型和函数,如下图 这个SelfAttention层是在训练过程自己定义的一个class,但如果要加载这个自定义层,需要在load_model里添加custom_objects字典,这个自定义的类,不要用import ,最好是直接复制进再训练的模型中,这些是基本教程. ------------------分割线讲重点------------------ 如果直接运行上面的代码,会出现一个init初始化错误,如下图, 再来看看 这个SelfAttention

  • 使用Keras加载含有自定义层或函数的模型操作

    当我们导入的模型含有自定义层或者自定义函数时,需要使用custom_objects来指定目标层或目标函数. 例如: 我的一个模型含有自定义层"SincConv1D",需要使用下面的代码导入: from keras.models import load_model model = load_model('model.h5', custom_objects={'SincConv1D': SincConv1D}) 如果不加custom_objects指定目标层Layer,则会出现以下报错:

  • Keras预训练的ImageNet模型实现分类操作

    本文主要介绍通过预训练的ImageNet模型实现图像分类,主要使用到的网络结构有:VGG16.InceptionV3.ResNet50.MobileNet. 代码: import keras import numpy as np from keras.applications import vgg16, inception_v3, resnet50, mobilenet # 加载模型 vgg_model = vgg16.VGG16(weights='imagenet') inception_mo

  • Tensorflow加载预训练模型和保存模型的实例

    使用tensorflow过程中,训练结束后我们需要用到模型文件.有时候,我们可能也需要用到别人训练好的模型,并在这个基础上再次训练.这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据.看完本文,相信你一定会有收获! 1 Tensorflow模型文件 我们在checkpoint_dir目录下保存的文件结构如下: |--checkpoint_dir | |--checkpoint | |--MyModel.meta | |--MyModel.data-00000-of-00001 | |--MyModel.in

  • golang gorm的预加载及软删硬删的数据操作示例

    目录 1. orm读写数据 1. 创建 1.1. 创建记录 1.2. 默认值 1.3. 在Callbacks中设置主键 1.4. 扩展创建选项 2. 查询 2.1. Where查询条件 (简单SQL) 2.2. Where查询条件 (Struct & Map) 2.3. Not条件查询 2.4. 带内联条件的查询 2.5. Or条件查询 2.6. 查询链 2.7. 扩展查询选项 2.8. FirstOrInit 2.9. Attrs 2.10. Assign 2.11. FirstOrCreat

  • python神经网络tensorflow利用训练好的模型进行预测

    目录 学习前言 载入模型思路 实现代码 学习前言 在神经网络学习中slim常用函数与如何训练.保存模型文章里已经讲述了如何使用slim训练出来一个模型,这篇文章将会讲述如何预测. 载入模型思路 载入模型的过程主要分为以下四步: 1.建立会话Session: 2.将img_input的placeholder传入网络,建立网络结构: 3.初始化所有变量: 4.利用saver对象restore载入所有参数. 这里要注意的重点是,在利用saver对象restore载入所有参数之前,必须要建立网络结构,因

  • pytorch加载预训练模型与自己模型不匹配的解决方案

    pytorch中如果自己搭建网络并且加载别人的与训练模型的话,如果模型和参数不严格匹配,就可能会出问题,接下来记录一下我的解决方法. 两个有序字典找不同 模型的参数和pth文件的参数都是有序字典(OrderedDict),把字典中的键转为列表就可以在for循环里迭代找不同了. model = ResNet18(1) model_dict1 = torch.load('resnet18.pth') model_dict2 = model.state_dict() model_list1 = lis

  • vue动态加载SVG文件并修改节点数据的操作代码

    先上一个马赛克图片叭. 接领导需求,动态实现电路图, 并附带放大.缩小功能. 以及不同的回路点击能弹窗显示相关节点的更多信息, 通俗一点讲: 随着用户点击放大和缩小, 点击位置保持不变,而且能实现点击交互. 初接触的时候,觉得根本没法下手呀,说说自己的思路叭, 从随着用户点击放大缩小位置不变,想到了SVG 但是需要动态加载进来呀,而且还需要需求不同节点的电流值, 从放大缩小来看, 首先想到的是 D3 在集合领导给的部分相关资料 综上: 进行了可行性的方案试探,也完成了整个功能的开发. 且听我细细

随机推荐