如何使用张量流模型从H5中获得预测

Question

所以我无法弄清楚如何从该矩阵中获得以％或标签表示的可支配性。

该模型背后的故事：

-该模型应该检测是否应删除评论（/文本）。

-标签是对还是错

有什么方法可以使它工作或如何转换该向量？

我的代码：

model = models.load_model(h5_model)
string = "sh!t"
x_test = string.lower()
tok = text.Tokenizer(num_words=max_features, lower=True)
tok.fit_on_texts(list(x_test))
x_test = tok.texts_to_sequences(x_test)
text_preprocessing_for_single_comments(string)
prediction = model.predict(to_predict)
print(prediction)

>>[[0.5180945 ][0.5354299 ][0.47555092] [0.5636673]]

Answer 1

预测是类概率。用于转换百分比：

prediction *= 100

如果1表示“真​​”，0表示“假”，那么高于0.5的概率表示“真”，低于0的概率表示“假”。

prediction = np.round( prediction )
# Get an array of 0s and 1s
class = np.argmax( prediction )