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Keras 加载已经训练好的模型进行预测操作

使用Keras训练好的模型用来直接进行预测，这个时候我们该怎么做呢？...【我这里使用的就是一个图片分类网络】 现在让我来说说怎么样使用已经训练好的模型来进行预测判定把 首先，我们已经又有了model模型，这个模型被保存为model.h5文件 然后我们需要在代码里面进行加载...得到的predict就是预测的结果啦~ 补充知识：keras利用vgg16模型直接预测图片类型时的坑 第一次使用keras中的预训练模型时，若本地没有模型对应的h5文件，程序会自动去github上下载，...但国内下载github资源速度太慢， 可以选择直接去搜索下载，下载后将模型（h5文件）放入C:\Users\lovemoon\.keras\models 同样，如果是第一个用预训练模型预测输入图片，解码结果时也会下载一个...Json文件，同样可以手动下载后放入C:\Users\lovemoon\.keras\models 以上这篇Keras 加载已经训练好的模型进行预测操作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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使用Keras预训练好的模型进行目标类别预测详解

我觉得没啥难度 from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from keras.preprocessing import image from keras.applications.resnet50...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！...激动人心啊 preds = model.predict(x) 执行速度很快，现在看看结果 print(‘Predicted:’, decode_predictions(preds, top=3)[0]...补充知识：模型训练loss先迅速下降后一直上升 loss函数走势如下： ?...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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深度学习使用 Keras ，仅 20 行代码完成两个模型训练和应用

将成为每种框架的统一接口，让熟悉 Keras 的人们能够在各种框架中根据性能的优劣自由切换。...最后输入我们期望训练的数据开始训练模型，并试图让损失函数降到最低。输入数据标签如果是分类问题，那就必须是 one hot 形式，否则会报错。在参数像中调整好 epochs 的次数后就可以开始训练。...Train MNIST Dataset 框架构建好后，接着开始训练模型，方法与上面线性模型相同，不过输入数据的时候需要特别注意自己先前在模型搭建的时候设定的数据规格，如果有任何一点不一样的话将报错。...如同在线性模型训练完后所使用验证集准确率测试操作，也使用 evaluate 函数检测准模型准确率。 ? 1-2-2....Train CIFAR10 Dataset 同样步骤训练 CIFAR10 数据集，代码如下： ? 如同在线性模型训练完后所使用验证集准确率测试操作，也使用 evaluate 函数检测准模型准确率。 ?

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AI 技术讲座精选：如何在时序预测问题中在训练期间更新LSTM网络

如何在时间序列预测问题中于训练期间更新LSTM 照片由 Esteban Alvarez拍摄并保留部分权利 教程概览 本教程分为 9 部分，它们分别是： 洗发水销量数据集 试验测试工具 试验：不更新 试验...试验：无更新 在第一个试验中，我们要评测的 LSTM 只受过一次训练，并且用来对每一个时间步进行预测。 我们称它为“不更新模型”或者“不变模型”，因为一旦先用训练数据拟合模型后，模型就不会进行更新。...接下来，我们将开始探讨在进行步进式验证时更新模型的配置 试验：2 Update Epochs 在此试验中，我们将用所有训练数据拟合模型，然后在进行步进式验证期间于每次预测结束之后对模型进行更新。...然后将测试集中用于得出预测的每个测试模式添加到训练数据集中，这样模型就会得到更新。 在此试验中，在进行下一次预测之前要用额外的两个训练 epoch 对模型进行拟合。...更新模型可能会得出预测性能更强的模型，但是在解决预测问题时需要对模型进行仔细校准。 本文作者 Jason Brownlee 博士是一位学术研究员、作家、专业开发者和机器学习从业人员。

1.4K60

使用Keras在训练深度学习模型时监控性能指标

这使我们可以在模型训练的过程中实时捕捉模型的性能变化，为训练模型提供了很大的便利。 在本教程中，我会告诉你如何在使用Keras进行深度学习时添加内置指标以及自定义指标并监控这些指标。...完成本教程后，你将掌握以下知识： Keras计算模型指标的工作原理，以及如何在训练模型的过程中监控这些指标。 通过实例掌握Keras为分类问题和回归问题提供的性能评估指标的使用方法。...为回归问题提供的性能评估指标 Keras为分类问题提供的性能评估指标 Keras中的自定义性能评估指标 Keras指标 Keras允许你在训练模型期间输出要监控的指标。...Keras Metrics API文档 Keras Metrics的源代码 Keras Loss API文档 Keras Loss的源代码 总结 在本教程中，你应该已经了解到了如何在训练深度学习模型时使用...具体来说，你应该掌握以下内容： Keras的性能评估指标的工作原理，以及如何配置模型在训练过程中输出性能评估指标。 如何使用Keras为分类问题和回归问题提供的性能评估指标。

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Keras高级概念

使用callbacks的几种方法： Model checkpointing:在训练期间在不同点保存模型的当前权重; 提前停止early stopping：当验证损失不再改进时，中断训练（保存训练期间获得的最佳模型...）； 在训练期间动态调整某些参数的值：如学习率； 在训练期间记录训练和验证指标，或者可视化模型在更新时学习的特征表示：Keras进度条就是一种callback。...这个回调通常与ModelCheckpoint结合使用，它允许在训练期间不断保存模型（并且，可选地，仅保存当前最佳模型：在训练时期结束时获得最佳性能的模型版本） ： import keras #通过模型的...请注意，当将Keras与TensorFlow后端一起使用时，它能适用于Keras框架。 TensorBoard的主要目的是有助于在训练期间直观地监控模型内部的所有内容。...批量标准化Batch Normalization是一个网络层（Keras中的BatchNormalization），即使平均值和方差在训练期间随时间变化，它也可以自适应地标准化数据。

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将公平注入AI：机器学习模型即使在不公平数据上训练也能产生公平输出

大数据文摘转载自数据派THU 如果使用不平衡的数据集训练机器学习模型，比如一个包含远多于肤色较浅的人的图像的数据集，则当模型部署在现实世界中时，该模型的预测存在严重风险。 但这只是问题的一部分。...即使使用最先进的公平性提升技术，甚至在使用平衡数据集重新训练模型时，模型中的这种偏差也无法在以后修复。 因此，研究人员想出了一种技术，将公平性直接引入模型的内部表示本身。...这使模型即使在不公平数据上进行训练也能产生公平的输出，这一点尤其重要，因为很少有平衡良好的数据集用于机器学习。...在深度度量学习中，神经网络通过将相似的照片映射在一起并且将不同的照片映射得很远来学习对象之间的相似性。在训练期间，该神经网络将图像映射到「嵌入空间」中，其中照片之间的相似性度量对应于它们之间的距离。...并且由于敏感属性的相似性度量是在单独的嵌入空间中学习的，所以在训练后将其丢弃，因此模型中仅保留了目标相似性度量。 他们的方法适用于许多情况，因为用户可以控制相似性度量之间的去相关量。

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将公平注入AI：机器学习模型即使在不公平数据上训练也能产生公平输出

如果使用不平衡的数据集训练机器学习模型，比如一个包含远多于肤色较浅的人的图像的数据集，则当模型部署在现实世界中时，该模型的预测存在严重风险。 但这只是问题的一部分。...即使使用最先进的公平性提升技术，甚至在使用平衡数据集重新训练模型时，模型中的这种偏差也无法在以后修复。 因此，研究人员想出了一种技术，将公平性直接引入模型的内部表示本身。...这使模型即使在不公平数据上进行训练也能产生公平的输出，这一点尤其重要，因为很少有平衡良好的数据集用于机器学习。...在深度度量学习中，神经网络通过将相似的照片映射在一起并且将不同的照片映射得很远来学习对象之间的相似性。在训练期间，该神经网络将图像映射到「嵌入空间」中，其中照片之间的相似性度量对应于它们之间的距离。...并且由于敏感属性的相似性度量是在单独的嵌入空间中学习的，所以在训练后将其丢弃，因此模型中仅保留了目标相似性度量。 他们的方法适用于许多情况，因为用户可以控制相似性度量之间的去相关量。

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使用预训练模型，在Jetson NANO上预测公交车到站时间

您可以在 GitHub 上 的jetson-inference 存储库中访问各种库和经过训练的模型。 实时流协议 (RTSP) 将来自相机视频流的细节连接到 Jetson Nano。...使用预训练模型，Edgar 使用他的设置在每次检测到公共汽车时从视频流中截取屏幕截图。他的第一个模型准备好了大约 100 张照片。  但是，正如埃德加承认的那样，“说事情一开始就完美是错误的。” ...当他第一次分享这个项目的结果时，他的模型已经接受了 1300 多张图片的训练，它可以检测到站和出发的公共汽车——即使是在不同的天气条件下。他还能够区分定时巴士和随机到达的巴士。...这有助于未来的模型再训练和发现误报检测。  此外，为了克服在本地存储 CSV 文件数据的限制，Edgar 选择使用Google IoT服务将数据存储在BigQuery中。...正如他所指出的，将数据存储在云中“提供了一种更灵活、更可持续的解决方案，以适应未来的改进。”   他使用收集到的信息创建了一个模型，该模型将使用 Vertex AI 回归服务预测下一班车何时到达。

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Keras和PyTorch的视觉识别与迁移学习对比

Predator任务： 准备数据集 导入依赖项 创建数据生成器 创建网络 训练模型 保存并加载模型 对样本测试图像进行预测 我们在Jupyter Notebooks（Keras-ResNet50.ipynb...我们将数据分为两部分： 训练数据（每类347个样本） – 用于训练网络。 验证数据（每类100个样本） – 在训练期间不使用，以检查模型在以前没有看过的数据上的性能。...他们还提供了其他许多有名的预训练架构。那么，它们有什么区别？ 在Keras中，我们可以仅导入特征提取层，不加载外来数据（include_top = False）。...训练和验证阶段： 一些特殊的层，如批量标准化（出现在ResNet-50中）和dropout（在ResNet-50中不存在），在训练和验证期间的工作方式不同。...当然，我们使用不同的图像进行训练和验证。 最重要但也很容易理解的事情：我们只在训练期间训练网络。

4.5K40

【TensorFlow2.x 实践】服装分类

大多数层（例如 ）具有在训练期间学习的参数。...2）编译模型 在准备训练模型之前，需要进行一些其他设置。这些是在模型的编译步骤中添加的： 损失函数 -衡量训练期间模型的准确性。希望最小化此功能，以在正确的方向上“引导”模型。...大多数层（例如tf.keras.layers.Dense ）具有在训练期间学习的参数。...这些是在模型的编译步骤中添加的： 损失函数 -衡量训练期间模型的准确性。您希望最小化此功能，以在正确的方向上“引导”模型。 优化器 -这是基于模型看到的数据及其损失函数来更新模型的方式。...批量获取我们（仅）图像的预测 print("模型预测的结果：", np.argmax(predictions_single[0])) 希望对你有帮助；

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防止在训练模型时信息丢失 用于TensorFlow、Keras和PyTorch的检查点教程

其他时候，即使你没有遇到不可预见的错误，你也可能只是想要恢复一种新实验的训练的特殊状态，或者从一个给定的状态中尝试不同的事情。 这就是为什么你需要检查点！ 但是，等等，还有一个很重要的原因。...如果你在工作结束时不检查你的训练模式，你将会失去所有的结果！简单来说，如果你想使用你训练的模型，你就需要一些检查点。 FloydHub是一个极其易用的深度学习云计算平台。...Keras文档为检查点提供了一个很好的解释: 模型的体系结构，允许你重新创建模型 模型的权重 训练配置(损失、优化器、epochs和其他元信息) 优化器的状态，允许在你离开的地方恢复训练 同样，一个检查点包含了保存当前实验状态所需的信息...注意:这个函数只会保存模型的权重——如果你想保存整个模型或部分组件，你可以在保存模型时查看Keras文档。...最后，我们已经准备好看到在模型训练期间应用的检查点策略。

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图神经网络之预训练大模型结合：ERNIESage在链接预测任务应用

dataset/ - 该文件夹包含了数据ready的代码，以便于我们在训练的时候将训练数据以batch的方式读入。 models/ - 包含了ERNIESage模型核心代码。...train.py - 模型训练入口文件。 learner.py - 分布式训练代码，通过train.py调用。 infer.py - infer代码，用于infer出节点对应的embedding。...在这里，我仅提供了ERNIESageV2版本的gpu运行过程，如果同学们想运行其他版本的模型，可以根据需要修改下方的命令。 运行完毕后，会产生较多的文件，这里进行简单的解释。...output/ - 主要的输出文件夹，包含了以下内容：(1)模型文件，根据config文件中的save_per_step可调整保存模型的频率，如果设置得比较大则可能训练过程中不会保存模型; (2)last...文件夹，保存了停止训练时的模型参数，在infer阶段我们会使用这部分模型参数；(3)part-0文件，infer之后的输入文件中所有节点的Embedding输出。

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DeepMind重磅：神经算术逻辑单元，Keras实现

与传统架构相比，NALU在训练期间的数值范围内和范围外都得到了更好的泛化。论文引起大量关注，本文附上大神的Keras实现。...具体来说，当在测试时遇到训练时使用的数值范围之外的数值时，即使目标函数很简单（例如目标函数仅取决于聚合计数或线性外推），也经常会出现失败。...与传统架构相比，我们在训练期间的数值范围内和范围外都得到了更好的泛化，外推经常超出训练数值范围几个数量级之外。 ?...第一个模型是神经累加器（Neural Accumulator，NAC），它是线性层的一种特殊情况，其变换矩阵W仅由-1，0和1组成；也就是说，它的输出是输入向量中行的加法或减法。...总之，这个单元可以学习由乘法，加法，减法，除法和幂函数组成的算术函数，其推断方式是在训练期间观察到的范围之外的数字。

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图神经网络之预训练大模型结合：ERNIESage在链接预测任务应用

dataset/ - 该文件夹包含了数据ready的代码，以便于我们在训练的时候将训练数据以batch的方式读入。 models/ - 包含了ERNIESage模型核心代码。...train.py - 模型训练入口文件。 learner.py - 分布式训练代码，通过train.py调用。 infer.py - infer代码，用于infer出节点对应的embedding。...在这里，我仅提供了ERNIESageV2版本的gpu运行过程，如果同学们想运行其他版本的模型，可以根据需要修改下方的命令。 运行完毕后，会产生较多的文件，这里进行简单的解释。...output/ - 主要的输出文件夹，包含了以下内容：(1)模型文件，根据config文件中的save_per_step可调整保存模型的频率，如果设置得比较大则可能训练过程中不会保存模型; (2)last...文件夹，保存了停止训练时的模型参数，在infer阶段我们会使用这部分模型参数；(3)part-0文件，infer之后的输入文件中所有节点的Embedding输出。

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Keras中创建LSTM模型的步骤

在这篇文章中，您将了解创建、训练和评估Keras中长期记忆（LSTM）循环神经网络的分步生命周期，以及如何使用训练有素的模型进行预测。...训练网络的最小示例如下： history = model.fit(X, y, batch_size=10, epochs=100) 训练网络以后，将返回一个历史记录对象，该对象提供模型在训练期间性能的摘要...网络可以根据训练数据进行评估，但这不能像以前看到的所有这些数据那样，提供网络作为预测模型的性能的有用指示。 我们可以在单独的数据集上评估网络的性能，在测试期间看不到。...在回归问题的情况下，这些预测可能采用问题格式，由线性激活函数提供。 对于二进制分类问题，预测可能是第一个类的概率数组，可以通过舍入转换为 1 或 0。...3、如何开发和运行您的第一个LSTM模型在Keras。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。

3.3K10

TensorFlow 和 Keras 应用开发入门：1~4 全

在“第 2 课”，“模型结构”期间，我们将尝试使用通用的神经网络算法预测未来的比特币价格。...在该部分中，我们建立第一个参数化两个值的 LSTM 模型：训练观察的输入大小（一天相当于 1 个值）和预测期间的输出大小（在我们的情况下为 7 天）： 图 16：来自 Jupyter 笔记本实例的图像...Keras.fit()上的y参数包含与x参数相同的变量，但仅包含预测序列。 评估比特币模型 我们在“第 1 课”，“神经网络和深度学习简介”的活动期间创建了一个测试集。...这意味着该模型在我们的测试数据中比在验证集中的表现要差得多。 这值得考虑。 但是，规模隐藏了我们 LSTM 模型的力量：即使在我们的测试集中表现更差，预测的 MSE 误差仍然非常非常低。...每次这样做，我们都会训练一个新模型并将其训练后的实例存储在描述模型版本的变量中。 例如，在本笔记本中，我们的第一个模型bitcoin_lstm_v0,被称为model_v0。

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