一个小例子带你轻松Keras图像分类入门

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一个小例子带你轻松Keras图像分类入门

【方向】 2018-01-24 13:57:18 浏览2380
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这篇文章主要介绍一些在Keras中需要的常见操作。这些常见操作包括:如何保存模型并在稍后使用它们进行预测,显示数据集中的图像以及从系统中加载图像并预测其类别。

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训练模型是一个循序渐进的过程,十分缓慢。但是,在这里,我们需要训练我们的模型一次,然后保存,这样我们就可以随时加载,并用它来预测新的图像。Keras将模型保存为.h5格式,如果你在作者发布的第一个教程中已经安装过h5py,请跳过,如果没有,请运行:

pip3 install h5py   

我们还需要matplotlib来形象化我们的图像,因此,运行:

pip3 install matplotlib

这是第一个小例子的代码:

import keras
from keras.datasets import mnist
from keras.layers import Dense
fro

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