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2021 iThome 鐵人賽

DAY 29
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自我挑戰組

Machine Learning With Me ,從零開始機器學習!系列 第 29

Day 29: Tensorflow分類 分類圖像衣物 (四)

Tensorflow 衣物圖像分類 (四)

輔助閱讀: Basic classification: Classify images of clothing

在上一篇我們介紹了建立模組、編譯模組、訓練模組、輸入模組及評估準確度的各項步驟,接著就到了我們模組預測的階段!

製作預測

當模組訓練好後,可以使用這個模組去預測一些圖片。模組的線性輸出”logits”,附加一個softmax層以將logit轉換為概率。

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211005/20141566ZLJviPCoG2.png

這個模組已經預測了標籤給每個訓練圖片。

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211005/20141566QrIuQ86OrL.png

一個預測為10個數字的陣列,他代表模組對於每個圖片對應於十種不同分類的”自信程度”,你可以看到最高的自信程度值。

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211005/20141566zyddcZ1UPP.png

將圖片畫出來看10個分類的預測。

驗證預測

當模組訓練好後,你可以使用他去預測某些圖片
查看第零張圖片,預測和預測陣列。正確的預測標籤為藍色,不正確的預測標籤為紅色。數字給出了預測標籤的百分比(滿分為一百)

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211005/20141566RdkTKmbKD1.png

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211005/20141566yUYnLcI91r.png

使用訓練好的模組

最後,使用預測模組去預測單張圖片

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211005/20141566h3p8JH55sT.png

Keras模組經過優化後可以立刻對一批貨一組例子進行預測。因此即使你使用單張圖片。依舊得將圖片放置於list中

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現在可以為圖片預測正確的標籤。

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Predict 回傳一個列表包含多個列表。一個列表代表在批量中的一張圖片。在批量中抓取剛剛圖片的預測。

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