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tensorflow - 如何通过循环将 Predict_generator 输出写入文件?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 09:34:03 24 4
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我有一个大型图像数据集,我想在其上运行预测生成器。由于内存问题,我无法同时运行所有这些。这个想法是

通过循环图像范围并对其进行预测,以迭代方式将一小组图像提供给生成器。

将预测保存到文件

稍后循环打开文件以读取代码中提到的用于计算概率的所有预测。

validation_generator = ImageDataGenerator(rescale=1./255).flow_from_directory(path, target_size=(img_width, img_height),
batch_size=6,shuffle=False)


print("generator built")
print (counter)
#file = open('Failed.py', 'w')
#for x in file:
# for i in range(counter):
# features = model.predict_generator(validation_generator,steps=2)



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)
print("original file names")
print(validation_generator.filenames)

问题是如何将不同的预测保存在一个文件中。我尝试为文件创建一个 for 循环,但不确定它应该如何工作?如果有人能为所定义的目标提供提示,那就太好了。

最佳答案

预测和保存

i = 0
maximumPredictions = ??
for x,y in generator: #if the generator doesn't have y, use only "for x in..."
predictions = model.predict(x)
numpy.save('predictions/prediction' + str(i) +".npy", predictions)
i+=1

if i == maximumPredictions:
break;

加载和处理

files = [name for name in os.listdir('predictions')]
for file in files:
prediction = numpy.load('predictions/"+file)

#do what you want with the loaded predictions.

关于tensorflow - 如何通过循环将 Predict_generator 输出写入文件?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48165844/

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