Question

这是我第一次进行图像分类，我遵循了本教程： https://www.tensorflow.org/tutorials/images/classification

我想知道，如何采用该模型，并实际使用它进行预测？

我只想在模型中放入一张图像，理想情况下是希望获得有关它认为是狗还是猫的预测百分比。

我使用以下方式保存了模型：

model.save(my_model.h5)

但是在接下来的步骤中我真的迷失了。

Answer 1

还有另一个Tensorflow教程，该教程专门使用model.predict（）：Basic classification: Classify images of clothing

不确定我的代码是否一直正确，但是我尝试使用model.predict_generator（）扩展了cats / dogs教程的预测部分，尽管我似乎无法完全理解我得到的结果。改编自第二篇教程的代码：Tutorial on using Keras flow_from_directory and generators

# Preparing the testing dataset
test_dir = os.path.join(os.getcwd(), 'cat_dog_testing') # directory with test images
test_image_generator = ImageDataGenerator(rescale=1./255) # rescaling pixels 0 to 1
test_generator = test_image_generator.flow_from_directory(batch_size=6,
                                                  directory=test_dir,
                                                  shuffle=False,
                                                  target_size=(IMG_HEIGHT,IMG_WIDTH),
                                                  class_mode=None)
STEP_SIZE_TEST=test_generator.n//test_generator.batch_size
test_generator.reset()
pred=model_new.predict_generator(test_generator, steps=STEP_SIZE_TEST, verbose=1)

Answer 2

我构建了一个Tensorflow图像分类工作流，以便您无需代码即可对图像进行训练和分类。如果要查看，它在FlyteHub上

https://flytehub.org/trainandclassifyimages

如果您想对代码库进行改进，很乐意合作：）

Tensorflow图像分类示例

2 个答案: