Question

我使用 Keras 创建了一个模型，并使用 EMNIST 数据集进行了训练。我有以下代码：

导入模块

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

安装数据集

!pip install extra-keras-datasets

from extra_keras_datasets import emnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = emnist.load_data(type='letters')

处理数据

train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

创建模型

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(27, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

然后，我下载了模型。

然后，我有以下代码显示一个窗口来写一封信，并希望预测它属于什么类。

导入模块

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from keras.models import load_model
import tkinter as tk
import pyscreenshot as ImageGrab
import numpy as np

加载模型

model = load_model('path/model1.h5')

函数进行预测

def predict_digit(img):
    img = img.resize((28,28))
    img = img.convert('L')
    img = np.array(img)
    img = img.reshape(1,28,28,1)
    img = img / 255.0
    
    res = model.predict([img])[0]
    return np.argmax(res), max(res)

界面代码

class App(tk.Tk):
    def __init__(self):
        tk.Tk.__init__(self)
        self.x = self.y = 0
        
        self.canvas = tk.Canvas(self, width=300, height=300, bg = "white", cursor="cross")
        self.label = tk.Label(self, text="Thinking..", font=("Arial", 48))
        self.classify_btn = tk.Button(self, text = "Recognise", command = self.classify_handwriting) 
        self.button_clear = tk.Button(self, text = "Clear", command = self.clear_all)
        
        self.canvas.grid(row=0, column=0, pady=2, sticky=W, )
        self.label.grid(row=0, column=1,pady=2, padx=2)
        self.classify_btn.grid(row=1, column=1, pady=2, padx=2)
        self.button_clear.grid(row=1, column=0, pady=2)
        
        self.canvas.bind("<B1-Motion>", self.draw_lines)

    def getter(self):
        widget = self.canvas
        x = self.winfo_rootx() + widget.winfo_x()
        y = self.winfo_rooty() + widget.winfo_y()
        x1 = x + widget.winfo_width()
        y1 = y + widget.winfo_height()
        
        im = ImageGrab.grab(bbox=(x,y,x1,y1))
        return im
        
    def clear_all(self):
        self.canvas.delete("all")
        
    def classify_handwriting(self):
        img = self.getter()
        digit, acc = predict_digit(img)
        self.label.configure(text= str(digit)+', '+ str(int(acc*100))+'%')
        
    def draw_lines(self, event):
        self.x = event.x
        self.y = event.y
        r=8
        self.canvas.create_oval(self.x-r, self.y-r, self.x + r, self.y + r, fill='black')
        
app = App()
mainloop()

然而，每次我尝试写一封要预测的信时，它总是显示班级编号 17。我错过了什么？

此外，我使用以下内容作为该程序的参考：

提前致谢。

Answer 1

我看到的问题是，您仅使用 2 个常规 Dense 层作为图像识别模型。这不会为该模型产生足够的可训练参数。由于您正在解决涉及图像识别的问题，因此您应该在密集层和展平层之前使用卷积层。一个二维卷积层的例子： model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))。

为什么我训练的 keras 模型总是输出相同的类？

1 个答案: