Keras -如何使用argmax进行预测
Keras -如何使用argmax进行预测
提问于 2019-01-13 18:20:00
我有3个类别的类Tree, Stump, Ground。我为这些类别做了一个列表：
CATEGORIES = ["Tree", "Stump", "Ground"]当我打印我的预测时，它给我的输出是
[[0. 1. 0.]]我读过有关numpy的Argmax的资料，但我不完全确定在这种情况下如何使用它。
我试过用
print(np.argmax(prediction))但这给了我1的输出。这很好，但是我想找出1的索引是什么，然后打印出类别，而不是最高值。
import cv2
import tensorflow as tf
import numpy as np
CATEGORIES = ["Tree", "Stump", "Ground"]
def prepare(filepath):
IMG_SIZE = 150 # This value must be the same as the value in Part1
img_array = cv2.imread(filepath, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
new_array = cv2.resize(img_array, (IMG_SIZE, IMG_SIZE))
return new_array.reshape(-1, IMG_SIZE, IMG_SIZE, 1)
# Able to load a .model, .h3, .chibai and even .dog
model = tf.keras.models.load_model("models/test.model")
prediction = model.predict([prepare('image.jpg')])
print("Predictions:")
print(prediction)
print(np.argmax(prediction))我希望我的预测能告诉我：
Predictions:
[[0. 1. 0.]]
Stump感谢阅读:)非常感谢大家的帮助。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-01-13 20:08:14
您只需使用np.argmax的结果对类别进行索引
pred_name = CATEGORIES[np.argmax(prediction)]
print(pred_name)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/54167910
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