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使用Keras预训练好的模型进行目标类别预测详解

参考Keras的官方文档自己做一个使用application的小例子，能够对图片进行识别，并给出可能性最大的分类。 闲言少叙，开始写代码 环境搭建相关就此省去，网上非常多。...我觉得没啥难度 from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from keras.preprocessing import image from keras.applications.resnet50..., axis=0) x = preprocess_input(x) return x 加载一个图片文件，默认在当前路径寻找 x=load_image(‘zebra.jpg’) 哈哈，开始预测了...检查代码没什么问题，分析应该是陷入了局部最优，把学习率调低一点就好了，从0.01调到了0.001 以上这篇使用Keras预训练好的模型进行目标类别预测详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考

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手把手教你用Keras进行多标签分类（附代码）

谢谢你的帮助 Switaj提出了一个美妙的问题： Keras深度神经网络是否有可能返回多个预测？ 如果可以，它是如何完成的？ 基于Keras的多标签分类问题 本文将分为4个部分。...我们的多标签分类数据集 ? 图片1：一份多类别深度学习数据集的组合。我们将使用Keras来训练一个多标签分类器来预测衣服的颜色以及类别。...每个类别拥有它自己的子文件夹。我们这样做以保证（1）我们的数据在结构上工整有序（2）在给定图片路径后能更容易地提取类别标签名称。 pyimagesearch：这是装有我们的Keras神经网络的模块。...我们使用与训练数据相同的同一标准小心预处理图片。 随后，让我们加载模型+多标签二值化器并将图片分类： ? 我们在第34-35行代码中，从磁盘将模型和多标签二值化器加载至内存中。...你可以应用你的Keras多类分类器来预测多重标签，该过程仅需要一次的数据传递。 然而，你也需要考虑一些难点： 你需要你想要预测的每种类别组合的训练数据。

19.7K120

多标签分类怎么做？(Python)

一、基本介绍 首先简单介绍下，多标签分类与多分类、多任务学习的关系： 多分类学习（Multi-class）：分类器去划分的类别是多个的，但对于每一个样本只能有一个类别，类别间是互斥的。...这种方法前提是标签组合是比较有限的，不然标签会非常稀疏没啥用。 方法二：OVR二分类思路 也挺简单的。将多标签问题转成多个二分类模型预测的任务。...如电影总的子标签有K个，划分出K份数据，分别训练K个二分类模型，【是否科幻类、是否动作类....第K类】，对于每个样本预测K次打出最终的标签组合。...每一个分类器的预测结果将作为一个数据特征传给下一个分类器，参与进行下一个类别的预测。该方法的缺点是分类器之间的顺序会对模型性能产生巨大影响。...如下构建一个输出为3个标签的概率的多标签模型，模型是共用一套神经网络参数，各输出的是独立(bernoulli分布)的3个标签概率 ## 多标签 分类 from keras.models import

2.6K40

Deep learning基于theano的keras学习笔记（1）-Sequential模型

事实上，Keras在内部会通过添加一个None将input_shape转化为batch_input_shape 有些2D层，如Dense，支持通过指定其输入维度input_dim来隐含的指定输入数据...data_2 = np.random.random((1000, 784)) # 0-9整数 labels = np.random.randint(10, size=(1000, 1)) #多分类问题标签将整数转化为二值数...labels, nb_epoch=10, batch_size=32) Merge层 多个Sequential可经由一个Merge层合并到一个输出 Merge层支持一些预定义的合并模式，包括：...---------- #predict_classes predict_classes(self, x, batch_size=32, verbose=1) 本函数按batch产生输入数据的类别预测结果...，函数的返回值是类别预测结果的numpy array或numpy #predict_proba predict_proba(self, x, batch_size=32, verbose=1) 本函数按

1.4K10

Keras官方中文文档:性能评估Metrices详解

:对多分类问题,计算再所有预测值上的平均正确率 sparse_categorical_accuracy:与categorical_accuracy相同,在对稀疏的目标值预测时有用 top_k_categorical_accracy...: 计算top-k正确率,当预测值的前k个值中存在目标类别即认为预测正确 sparse_top_k_categorical_accuracy：与top_k_categorical_accracy作用相同...准确率听起来简单，但不是所有人都能理解得透彻，本文将介绍Keras中accuracy（也适用于Tensorflow）的几个新“玩法”。 2....categorical_accuracy要求样本在真值类别上的预测分数是在所有类别上预测分数的最大值，才算预测对，而top_k_categorical_accuracy只要求样本在真值类别上的预测分数排在其在所有类别上的预测分数的前...以下是几个比较常见的用法： 1) 当你的标签和预测值都是具体的label index（如y_true=[1, 2, 1], y_pred=[0, 1, 1]）时，用keras.metrics.accuracy

1.6K21

教程 | 使用Keras实现多输出分类：用单个模型同时执行两个独立分类任务

你甚至可以将多标签分类和多输出分类结合起来，这样每个全连接头都能预测多个输出了！ 如果这开始让你感到头晕了，不要担心——这篇教程将引导你通过 Keras 透彻了解多输出分类。...在这篇文章中，我们将了解如何通过 Keras 深度学习库使用： 多个损失函数 多个输出 正如前面提到的，多标签预测和多输出预测之间存在区别。...我们甚至可以将多输出分类与多标签分类结合起来——在这种情况下，每个多输出头也会负责计算多个标签！ 你可能已经开始觉得有些难以理解了，所以我们不再继续讨论多输出分类和多标签分类的差异。...可以看到，该网络的右边分支比左边分支要浅很多，这是因为预测颜色比预测服装类别容易多了。 下一节我们将介绍如何实现这样的架构。 实现我们的 FashionNet 架构 ?...dropout 是一种随机断开当前层节点与下一层节点之间的连接的过程。这一随机断开连接过程本质上有助于减少过拟合，因为该层中不会有什么单独的节点负责预测一个特定的类别、物体、边缘或角。

3.8K30

python机器学习基础

对于外部数据源，理想状态下，模型能够预测出真实值 预测误差、损失值：预测值和真实值之间的距离 类别：分类问题中供选择的一组标签。...比如对猫狗图像进行分类时，猫和狗就是标签 标签：分类问题中类别标注的具体例子。比如1234号图像被标注为包含类别狗，那么“狗”就是1234号图像的标签 真实值和标注：数据集的所有目标。...通常是人工收集 二分类：一种分类任务，每个输入样本应该被划分到两个互斥的类别中 多分类：一种分类任务，每个输入样本应该被划分到多个不同的类别中，比如手写数字分类 多标签分类：一种分类任务，每个输入样本都可以分配多个标签...3大数据集 评估模型的重点是将数据划分为：训练集、验证集和测试集 训练集：训练模型 验证集：评估模型 测试集：最后一次的测试 模型一定不能读取与测试集任何相关的信息，即使是间接读取也不行。...model.evaluate(validation_data) # 验证集上评估模型 # 调节模型、重新训练、评估，然后再次调节，最后在测试集上评估 model = get_model() # 将训练集和验证合并起来进行重新训练

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【综述专栏】损失函数理解汇总，结合PyTorch和TensorFlow2

的标签，正类为1，负类为0， ? 表示样本 ? 预测为正的概率。 多分类交叉熵损失如下： ? 其中， ? 表示类别的数量， ? 表示变量（0或1），如果该类别和样本 ?...的类别相同就是1，否则是0， ? 表示对于观测样本 ? 属于类别 ? 的预测概率。...，需要拉近他们分布之间的差距，即模型得到的预测分布应该与数据的实际分布情况尽可能相近。...联系上面的交叉熵，我们可以将公式简化为（KL散度 = 交叉熵 - 熵）： ? 监督学习中，因为训练集中每个样本的标签是已知的，此时标签和预测的标签之间的KL散度等价于交叉熵。...与估计值 ? 的绝对差值的总和 ? 最小化： ? 缺点： 梯度恒定，不论预测值是否接近真实值，这很容易导致发散，或者错过极值点。 导数不连续，导致求解困难。

1.7K20

电影推荐项目实战（双塔模型）

而技术上实现两者匹配，简单来说有两类方法： 1.1 基于分类方法 分类的方法很好理解，预测用户对该类别是否有偏好。 可以训练一个意向物品的多分类模型，预测用户偏好哪一类物品。...或者将用户+物品等全方面特征作为拼接训练二分类模型，预测为是否偏好（如下经典的CTR模型，以用户物品特征及对应的标签 0或 1 构建分类模型，预测该用户是否会点击这物品，）。...1.2 基于相似度方法 利用计算物与物或人与人、人与物的距离，将物品推荐给喜好相似的人。...如关联规则推荐，可以将物与物共现度看做为某种的相似度； 协同过滤算法可以基于物品或者基于用户计算相似用户或物品； 以及本文谈到的双塔模型，是通过计算物品与用户之间的相似度距离并做推荐。...max_rating-min_rating)) # 评分作为两者的相似度 # df["is_rating_high"] = (df["Rating"]>=4).astype(int) # 可生成是否高评分作为分类模型的类别标签

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手把手教你用Python库Keras做预测（附代码）

本文将教你如何使用Keras这个Python库完成深度学习模型的分类与回归预测。 当你在Keras中选择好最合适的深度学习模型，就可以用它在新的数据实例上做预测了。...在本文中，你会学到如何使用Keras这个Python库完成深度学习模型的分类与回归预测。...继续说回到分类预测的问题。我们希望最终得到的模型能进行两种预测：一是判断出类别，二是给出属于相应类别概率。 类预测 一个类别预测会给定最终的模型以及若干数据实例，我们利用模型来判断这些实例的类别。...X=[0.89337759 0.65864154], Predicted=[0] 关于类别标签的注意事项 准备数据时，应该将其中的类别标签转换为整数表示（比如原始数据类别可能是一个字符串），这时候你就可能会用到...，然后将输入和预测结果并排打印，进行对比。

2.6K80

实现文本数据数值化、方便后续进行回归分析等目的，需要对文本数据进行多标签分类和关系抽取

标签打标：由领域专家对样本数据进行标注，确定每个数据点所属的类别。 多标签分类：使用BERT模型对文本数据进行多标签分类，并借助决策树算法对分类结果进行进一步处理。...以下是一些标签打标的实践建议： 根据分类目标确定标签集合。 对标签进行标准化和归一化处理，确保标签之间的差异不会影响模型性能。 将标签分配给每个数据点，确保标注的覆盖率和准确性。...) 多标签分类 多标签分类是针对一个文本数据点，同时预测多个标签的过程。...大多数深度学习模型，在预测多标签分类时均使用sigmoid激活函数和二元交叉熵损失函数。其原因是sigmoid函数可以输出在0~1之间的概率值，损失函数可以惩罚预测错误的部分。...以下是使用Keras库进行多标签分类的示例： from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import

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Python使用神经网络进行简单文本分类

在本文中，我们将使用Keras进行文本分类。 准备数据集 出于演示目的，我们将使用  20个新闻组  数据集。数据分为20个类别，我们的工作是预测这些类别。...我们有文本数据文件，文件存放的目录是我们的标签或类别。 我们将使用scikit-learn load_files方法。这种方法可以为我们提供原始数据以及标签和标签索引。...预处理输出标签/类 在将文本转换为数字向量后，我们还需要确保标签以神经网络模型接受的数字格式表示。...没有任何实用程序方法可将Tokenizer与模型一起保存。...加载Keras模型 Python 预测环境还需要注意标签。 encoder.classes_ #LabelBinarizer 预测 如前所述，我们已经预留了一些文件进行实际测试。

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使用TabPy将时间序列预测与Tableau进行集成

在这篇文章中，我们将特别关注时间序列预测。 我们将使用三个时间序列模型，它们是使用python建立的超级商店数据集(零售行业数据)。...本文旨在演示如何将模型与Tableau的分析扩展集成，并使其无缝使用。 为什么Tableau?因为我喜欢它，而且我不能强调它是多么容易探索你的数据。...下面的代码将销售数字按升序排序，并按月汇总数据。...根据级数的性质和我们所假设的假设，我们可以将级数看作是一个“加法模型”或一个“乘法模型”。 现在，在切换到Tableau之前，我将分享我为完成模型而编写的代码。...请注意，您可以根据需要动态更改预测周期并查看预测。你想要选择能给你最好精确度的模型。你可以选择在Tableau中创建一个参数来在模型之间切换。

2.2K20

深度学习：Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据

在本文中，我们将使用Keras进行文本分类。 准备数据集 出于演示目的，我们将使用 20个新闻组 数据集。数据分为20个类别，我们的工作是预测这些类别。...我们有文本数据文件，文件存放的目录是我们的标签或类别。 我们将使用scikit-learn load_files方法。这种方法可以提供原始数据以及标签和标签索引。...预处理输出标签/类 在将文本转换为数字向量后，我们还需要确保标签以神经网络模型接受的数字格式表示。...没有任何实用程序方法可将Tokenizer与模型一起保存。...加载Keras模型 Python 预测环境还需要注意标签。 encoder.classes_ #标签二值化 预测 如前所述，我们已经预留了一些文件进行实际测试。

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TensorFlow 2建立神经网络分类模型——以iris数据为例

模型是指特征与标签之间的关系。对于鸢尾花分类问题，模型定义了花萼和花瓣测量值与预测的鸢尾花品种之间的关系。一些简单的模型可以用几行代数进行描述，但复杂的机器学习模型拥有大量难以汇总的参数。...这意味着该模型预测某个无标签鸢尾花样本是变色鸢尾的概率为 95％。 使用 Keras 创建模型 TensorFlow tf.keras API 是创建模型和层的首选方式。... tf.argmax 运算可得出预测的类别索引。...我们的模型会使用 tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy 函数计算其损失，此函数会接受模型的类别概率预测结果和预期标签，然后返回样本的平均损失。...暂时我们将手动提供三个无标签样本以预测其标签。

2.1K41

Python使用神经网络进行简单文本分类

在本文中，我们将使用Keras进行文本分类。 准备数据集 出于演示目的，我们将使用 20个新闻组 数据集。数据分为20个类别，我们的工作是预测这些类别。如下所示： ?...我们有文本数据文件，文件存放的目录是我们的标签或类别。 我们将使用scikit-learn load_files方法。这种方法可以提供原始数据以及标签和标签索引。...预处理输出标签/类 在将文本转换为数字向量后，我们还需要确保标签以神经网络模型接受的数字格式表示。...没有任何实用程序方法可将Tokenizer与模型一起保存。...加载Keras模型 Python 预测环境还需要注意标签。 encoder.classes_ #LabelBinarizer 预测 如前所述，我们已经预留了一些文件进行实际测试。

1.3K20

Python深度学习精华笔记3：基于Keras解决多分类问题

多分类问题和二分类问题的区别注意两点：最后一层的激活函数使用softmax函数输出预测类别的概率，最大概率所在的位置就是预测的类别损失函数使用分类交叉熵-categorical_crossentropy...这个数据集是由路透社新闻机构提供的，包含了大量的新闻文章，共计22类分类标签。该数据集的每一条新闻文章都被标记了一个或多个分类标签，这些标签表明了新闻文章的主题或类别。例如，政治、经济、体育、科技等。...1ms/step - loss: 0.9535 - accuracy: 0.7801Out26:[0.9534968733787537, 0.780053436756134]可以看到精度接近79%确定预测类别如何查看预测类别...该位置索引就是预测的最终类别。In 31:np.argmax(predict_one)Out31:4所以第一个数据预测的类别是第3类。...-df2合并df3 = pd.DataFrame({"predict":df1.values, # 预测正确数目 "true":df2.values}) # 原数据数目

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