我在keras中使用预先训练的模型并最终预测类索引是一些整数值,但我似乎不明白如何打印这些类的名称?
我使用的模型是ResNet 50 .
编辑:仍然无法弄明白,对我来说,让它回答编辑它真的很重要 .
看看https://martin-thoma.com/image-classification/
关键部分是:
from imagenet_utils import preprocess_input, decode_predictions preds = model.predict(x) print('Predicted:', decode_predictions(preds))
如果您没有使用imagenet数据,而是重新训练自己的设置:当使用 ImageDataGenerator 的keras' flow_from_directory 时,它可以方便地将文件夹的标签保存在 .class_indices 中 dict 中! dict的值对应于 model.predict 输出的位置 .
ImageDataGenerator
flow_from_directory
.class_indices
dict
model.predict
原油示例:
preds = model.predict(x) for cls in training_generator.class_indices: print(cls+": "+preds[0][training_generator.class_indices[cls]])
另见:https://keras.io/preprocessing/image/
2 回答
看看https://martin-thoma.com/image-classification/
关键部分是:
如果您没有使用imagenet数据,而是重新训练自己的设置:当使用
ImageDataGenerator
的keras'flow_from_directory
时,它可以方便地将文件夹的标签保存在.class_indices
中dict
中! dict的值对应于model.predict
输出的位置 .原油示例:
另见:https://keras.io/preprocessing/image/