如何打印已保存模型完成的预测的准确性?

时间:2019-06-06 05:11:57

标签: python-3.x machine-learning tf.keras

我训练了一个CNN在猫和猫之间进行分类,并将其保存为:MiniProject_01.hdf5,准确度为80%

现在我要测试我的模型。这是我的代码:

import cv2
import keras

CATEGORIES =["Dog", "Cat"]

def data(file):
    IMG_SIZE = 64
    img_array = cv2.imread(file, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    new_array = cv2.resize(img_array, (IMG_SIZE, IMG_SIZE))
    return new_array.reshape(-1, IMG_SIZE, IMG_SIZE, 1)

model = keras.models.load_model("MiniProject_01.hdf5")

prediction = model.predict([data("dog13.jpg")])
print(CATEGORIES[int(prediction[:])])

它只是打印:狗。

我能否获得模型说它是狗的准确度/概率百分比?

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

也许您的意思是置信度百分比。您可以使用 prediction = model.predict_proba([data("dog13.jpg")]) 来获取它。

答案 1 :(得分:0)

model.predict(..)返回具有每个输出概率的2dim数组。

因此,对狗使用预测[0] [0]或对猫使用预测[0] [1]。