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在Keras中显示预测后的百分比

,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,确保已经安装了Keras库,并导入所需的模块:
代码语言:txt
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from keras.models import load_model
from keras.preprocessing import image
import numpy as np
  1. 加载预训练的模型:
代码语言:txt
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model = load_model('path_to_model.h5')

这里的path_to_model.h5是预训练模型的路径。

  1. 加载待预测的图像:
代码语言:txt
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img = image.load_img('path_to_image.jpg', target_size=(224, 224))

这里的path_to_image.jpg是待预测图像的路径,target_size指定了图像的尺寸。

  1. 对图像进行预处理:
代码语言:txt
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img = image.img_to_array(img)
img = np.expand_dims(img, axis=0)
img = img/255  # 归一化
  1. 进行预测:
代码语言:txt
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pred = model.predict(img)
  1. 显示预测结果的百分比:
代码语言:txt
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class_names = ['class1', 'class2', 'class3']  # 类别名称列表
pred_percentages = pred[0] * 100  # 将预测结果转换为百分比
for i in range(len(class_names)):
    print(f'{class_names[i]}: {pred_percentages[i]:.2f}%')

这里的class_names是模型的类别名称列表,pred_percentages是预测结果的百分比。

以上步骤中,需要注意替换path_to_model.h5path_to_image.jpg为实际的模型和图像路径,以及根据实际情况修改类别名称列表class_names

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