在keras中对单一输入图像进行预测并返回预测结果操作

时间:2021-05-22

模型经过训练测试之后,我们往往用一两张图对模型预测结果进行分析讨论,那么下面介绍在keras中用已训练的模型经过测试的方法。

下面是以利用预训练的ResNet来展示预测的效果,选了一张狗的图片,是来自一个kaggle比赛的。

预测结果第一个是一种苏格兰品种的狗,我也不知道准不准 == 。

import numpy as npfrom keras.applications.imagenet_utils import decode_predictionsfrom keras.preprocessing import imagefrom keras.applications import * import os # 忽略硬件加速的警告信息os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' file_path = 'images/0a70f64352edfef4c82c22015f0e3a20.jpg' img = image.load_img(file_path, target_size=(224, 224))x = image.img_to_array(img)x = np.expand_dims(x, axis=0) model = ResNet50(weights='imagenet')y = model.predict(x)# print(np.argmax(y))print('Predicted:', decode_predictions(y, top=3)[0])

讲几点:

1.输入img转成numpy数组,shape处理成(224,224,3)一般来讲,对于预训练模型是有一个最小的尺寸值,比最小尺寸大就可以了。在ResNet中,尺寸最小大于等于197即可。

2.要对输入shape扩维变成(None,224,224,3),第一个None是batches,模型并不知道你输入的batches是多少,但是维度必须和ResNet的输入要一致。

3.虽然用的是ResNet,自己设计的模型也一个道理,保留一下训练的权重,把model模块和预测模块分开写,这个时候load一下权重,再预测即可。

补充知识:keras:怎样使用 fit_generator 来训练多个不同类型的输出

这个例子非常简单明了,模型由1个输入,2个输出,两个输出的分支分别使用MSE作为损失。

x = Convolution2D(8, 5, 5, subsample=(1, 1))(image_input)x = Activation('relu')(x)x = Flatten()(x)x = Dense(50, W_regularizer=l2(0.0001))(x)x = Activation('relu')(x)output1 = Dense(1, activation='linear', name='output1')(x)output2 = Dense(1, activation='linear', name='output2')(x)model = Model(input=image_input, output=[output1, output2])model.compile(optimizer='adam', loss={'output1': 'mean_squared_error', 'output2': 'mean_squared_error'})

产生训练数据的生成器,这里y=[y1,y2].

batch_generator(x, y, batch_size): ....transform images ....generate batch batch of size: batch_size yield(X_batch, {'output1': y1, 'output2': y2} ))

之后,调用fit_generator

model.fit_generator(batch_generator(X_train, y_train, batch_size))

原问题链接。

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