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나는 흐름을 디렉토리에서 가져 와서 이미지를 가져 와서 생성기를 만들었는데이 생성기를 사용하여 확률과 클래스를 예측하기 위해 predict_generator에서 사용했다. 문제는 내가 두 가지를 모두 예측할 때 임의의 위치에서 임의의 인수를 사용하지 않지만 레이블이 뒤섞이는 것입니다. 올바른 레이블에 올바른 클래스를 어떻게 할당 할 수 있습니까? 다음은 내 전체 코드입니다 :predict_classes()에서 각각의 jpeg 파일로 클래스를 매핑하는 방법은 무엇입니까?
코드 클래스의
from __future__ import division
import numpy as np
from keras import applications
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
top_model_weights_path = '/home/rehan/ethnicity.071217.23-0.28.hdf5'
path = "/home/rehan/countries/pakistan/guys/test/"
img_width, img_height = 139, 139
confidence = 0.8
model = applications.InceptionResNetV2(include_top=False, weights='imagenet',
input_shape=(img_width, img_height, 3))
print("base pretrained model loaded")
validation_generator = ImageDataGenerator(rescale=1./255).flow_from_directory(path, target_size=(img_width, img_height),
batch_size=6)
print("generator built")
print(validation_generator.filenames)
features = model.predict_generator(validation_generator)
print("features found")
model = Sequential()
model.add(Flatten(input_shape=(3, 3, 1536)))
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(6, activation='softmax'))
model.load_weights(top_model_weights_path)
print("top model loaded")
prediction_proba = model.predict_proba(features)
prediction_classes = model.predict_classes(features)
print(prediction_proba)
print(prediction_classes)
출력 파일 이름의
[4 4 4 4 0 4 1 0 4 1 3 4]
출력
['test1/pakistan_guys_19_0327850289.jpg', 'test1/pakistan_guys_19_0328320258.jpg', 'test1/pakistan_guys_19_0328792595.jpg', 'test1/pakistan_guys_19_0329098521.jpg', 'test1/pakistan_guys_19_0330327554.jpg', 'test1/pakistan_guys_19_0331605496.jpg', 'test1/pakistan_guys_19_0340513245.jpg', 'test1/pakistan_guys_19_0340525097.jpg', 'test1/pakistan_guys_19_0340536960.jpg', 'test1/pakistan_guys_19_0340551769.jpg', 'test1/pakistan_guys_19_0341250408.jpg', 'test1/pakistan_guys_19_0341327910.jpg']