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我试图理解 python 中 MXNet 的手写数字识别 here
创建训练数据和标签数据的代码如下所示:
def read_data(label_url, image_url):
with gzip.open(download_data(label_url)) as flbl:
magic, num = struct.unpack(">II", flbl.read(8))
label = np.fromstring(flbl.read(), dtype=np.int8)
with gzip.open(download_data(image_url), 'rb') as fimg:
magic, num, rows, cols = struct.unpack(">IIII", fimg.read(16))
image = np.fromstring(fimg.read(), dtype=np.uint8).reshape(len(label), rows, cols)
return (label, image)
然后使用以下代码预测数字:
prob = model.predict(val_img[0:1].astype(np.float32)/255)[0]
assert max(prob) > 0.99, "Low prediction accuracy."
print 'Classified as %d with probability %f' % (prob.argmax(), max(prob))
输出 - 分类为 7,概率为 0.999391。我的问题是 MXNet 如何确定 argmax 函数返回的索引对应于标签 -7
最佳答案
值 7 来自 prob.argmax()。该方法返回最高得分值的索引。
https://mxnet.incubator.apache.org/api/python/ndarray.html#mxnet.ndarray.argmax
关于python - MXNet中标签的索引是如何确定的,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42506907/
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