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我正在尝试理解如何处理来自model.predict的结果。 yhat =model.predict(图像)，我正在寻找什么样的回报，但它是一种结构……但后来我在网上发现了这个，这让我很困惑。
浏览 16提问于2020-01-19得票数 0
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我使用了两个图像网络训练模型，即VGG16和inception，使用Keras API在python中使用以下代码行；其中x是输入图像，批处理大小是为了简单起见=1。InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False, Inceptionbase_model = VGG16predictVgg16= VGGbase_model.predict_on_batch(x)
predictinception= Inceptionbase_model
浏览 0提问于2019-07-11得票数 5
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我只想得到预测的类名。我可以在我训练模型的图像上得到类名。但是，如果我预测一个图像(比如没有经过训练但已经属于预训练模型(VGG16)的图像，我就无法得到它的类名)。我的场景:我使用了VGG16预先训练过的数据集，并添加了新的数据集(如徽标、星星、山丘等，这些数据集在VGG16 (比如说)中不存在)。现在我在这些数据集中训练了这个模型，当我预测一个图像时，它给出了
浏览 0提问于2019-07-03得票数 0
我正在使用keras的预训练模型VGG16，遵循以下链接：，我试图将预测输出解码为图像中的文字：完全错误是：
ValueError：decode_predictions需要一批预测找到具有形状的数组：(1，
浏览 2提问于2017-01-28得票数 8
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我正在使用VGG16模型，并根据我的数据对它们进行了微调。我预测图像(面部)的种族.i有5个输出类，如白色，黑色，亚洲，次大陆和其他。我应该使用softmax还是sigmoid。为什么？?
浏览 1提问于2019-11-14得票数 0
我正在使用keras的预训练模型VGG16，下面的链接是：，我正在尝试预测的内容from2]))image = preprocess_input(image)model = VGG16probability# print the classi
浏览 1提问于2020-12-15得票数 0
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我使用VGG16和keras进行迁移学习(在我的新模型中有7个类)，因此我想使用内置decode_predictions方法输出模型的预测。model.predict(img)
我收到以下错误消息：
现在，我想知道为什么在我的再培训模型中只有7个类的情况
浏览 0提问于2018-03-13得票数 5
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然后，我尝试使用带有vgg.h5权重的纯tensorflow图：
但我无法接收输出预测向量。经过调查，我发现所有的卷积层工作，但第一个全连接层输出(fc1与25088×4096权值矩阵)在vgg16中计算了大约5分钟。这不适合于实时分类。那么，也许任何人都有在tensorflow从头开始构建vgg16</em
浏览 0提问于2018-01-21得票数 1
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训练模型的准确率高达98%，但混淆矩阵表现出很高的误识率。问题是使用CNN将图像分类为5种类型的番茄病害。训练模型的准确率为98.65%，而测试模型的准确率为94%。谁来帮帮我，是我的代码错了还是模型错了？我很困惑我的模型是否给出了正确的
浏览 5提问于2018-12-26得票数 1
我目前正面临着Tensorflow管道的问题。不知道它是特定于Tensorflow还是Python。下面是输出：
Using TensorFlow backend.Load audio features a
浏览 5提问于2020-07-31得票数 1
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VGG16预测中的随机性
、、、
我正在使用pytorch中提供的VGG-16网络来预测一些图像索引。我发现对于同一个输入文件，如果我多次预测，我会得到不同的结果。在我看来，这似乎有悖于直觉。一旦预测了权重(因为我使用的是预训练模型)，任何步骤都不应该有任何随机性，因此使用相同的输入文件多次运行将返回相同的预测。下面是我的代码： import torchVGG16</e
浏览 6提问于2019-06-07得票数 2
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我正在使用逻辑回归处理流失预测数据集。该模型的预测准确率为95%，但混淆矩阵给出了以下输出： [ 70, 0]], dtype=int64)
我怎样才能建立模型来预测真实的负值呢
浏览 2提问于2020-01-16得票数 0
我知道decode_predictions()只适用于VGG16等模型的imagenet (1000个类)，但更适合我的场景。我使用了vgg16预先训练过的模型，并增加了自己的权重。我提到了classes=9，因为我只使用了9个类来训练我以前的模型。因此，现在要找到预测，我可以使用预测()方法，然后我的print(答案)会给出相应的类标签。但实际上，我需要打印类名
浏览 0提问于2019-07-04得票数 3
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因此，我使用了用于狗和猫分类的vgg16模型，并且我注意到keras没有以正确的颜色格式加载图像。imgkeras=image.load_img(path)plt.show()原来的图像在哪里有人能解释为什么会发生这种情况吗?同样，当图像通过opencv加载并输入vgg16时，预测的标签
浏览 0提问于2017-09-13得票数 2
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我使用的是vgg16，其中类数为3，可以为一个数据点预测多个标签。vgg16 = models.vgg16(pretrained=True) vgg16.classifier[6]= nn.Linear(4096, 3) images, labels = images.to(device), labels.to(device) outputs = vgg16labels.
浏览 0提问于2020-04-30得票数 0
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我在训练我的神经网络。它的目的是预测视频质量。我正在使用VGG16+LSTM网络，但是VGG16是不可训练的。可培训参数总数为70万。我有三个问题：
要获得最好的结果需要多少个时代？
浏览 4提问于2021-08-28得票数 0
我像这样使用vgg16：data, labels = ReadImages(TRAIN_DIR)
for layer in vgg16.layers[:-1]:
#FreezingYou are trying to load a weight file containin
浏览 4提问于2019-09-25得票数 3
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我正在使用keras的预训练模型，在尝试获取预测时出现了错误。: getPredictionfunction = preTrainedModel["VGG16path = os.path.join(STATIC_PATH, file.filename)这是我的NeuralNetwork.py
浏览 0提问于2017-02-02得票数 2
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我正在尝试使用vgg16 keras模型进行声音预测。我只是改变了预测的最后一层： base_model = VGG16(include_top=False, model.add(Dense(1,activation='sigmoid'))
model.summary() 我的数据的形
浏览 30提问于2020-06-22得票数 0
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在评估我的NER模型时，我希望将我的评估数据传递给预测方法，并得到IOB格式的预测作为输出。我之所以想这样做，是因为我需要使用seqeval来获得混淆矩阵，因为spaCy中没有这样的功能。这有可能产生与seqeval包兼容的输出吗？
浏览 0提问于2020-04-07得票数 0
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