Keras:获取imagenet上预训练模型的标签名称

Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了一个简单而高效的方式来构建和训练深度神经网络。Keras可以使用预训练模型来进行图像分类任务，其中imagenet是一个广泛使用的图像数据集，包含了超过1000个不同类别的图像。

预训练模型的标签名称是指每个类别的名称，用于标识图像所属的类别。Keras提供了一个函数来获取imagenet上预训练模型的标签名称，即keras.applications.imagenet_utils.decode_predictions()。

这个函数可以将模型的输出转换为人类可读的标签名称。它接受一个模型输出的Numpy数组作为输入，并返回一个包含top K个预测结果的列表。每个预测结果是一个包含类别ID、类别名称和预测概率的元组。

以下是一个示例代码，展示了如何使用Keras获取imagenet上预训练模型的标签名称：

from keras.applications.imagenet_utils import decode_predictions

# 假设模型输出的预测结果保存在变量predictions中
predictions = ...

# 解码预测结果，获取标签名称
decoded_predictions = decode_predictions(predictions, top=5)

# 打印前5个预测结果的标签名称
for _, label, probability in decoded_predictions:
    print(label, probability)

在这个示例中，我们假设模型的预测结果保存在变量predictions中。通过调用decode_predictions函数并指定top参数为5，我们可以获取前5个预测结果的标签名称和对应的预测概率。

需要注意的是，Keras提供了多个预训练模型，每个模型都有自己的标签名称。因此，在使用decode_predictions函数之前，需要确保你使用的是与模型相对应的标签名称。

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