予測後にテンソルフロークラス名を表示する方法

Question

テンソルフローを使用して予測するとき、予測に関連するクラスの名前はどのようにして取得できますか？今は、確率の配列のみを返します。これは画像を予測するために使用するコードです。

class Prediction: 

def __init__(self, filename, filepath, image_size = 128, number_channels = 3): 

    self.x_batch = [] 
    self.images = [] 
    self.image_size = image_size 
    self.number_channels = number_channels 

    self.image = cv2.imread(filename) 

    self.modelpath = filepath 
    self.modelfilepath = filepath + '/train-model.meta' 

    self.sess = tf.Session() 
    self.graph = None 
    self.y_pred = None 


def resize_image(self): 
    self.image = cv2.resize(self.image, (self.image_size, self.image_size), cv2.INTER_LINEAR) 
    self.images.append(self.image) 
    self.images = np.array(self.images, dtype=np.uint8) 
    self.images = self.images.astype('float32') 
    self.images = np.multiply(self.images, 1.0/255.0) 
    self.x_batch = self.images.reshape(1, self.image_size, self.image_size, self.number_channels) 


def restore_model(self): 

    saver = tf.train.import_meta_graph(self.modelfilepath) 
    saver.restore(self.sess, tf.train.latest_checkpoint(self.modelpath)) 

    self.graph = tf.get_default_graph() 

    self.y_pred = self.graph.get_tensor_by_name("y_pred:0") 


def predict_image(self): 
    x = self.graph.get_tensor_by_name("x:0") 
    y_true = self.graph.get_tensor_by_name("y_true:0") 
    y_test_images = np.zeros((1, 2)) 

    feed_dict_testing = {x: self.x_batch, y_true: y_test_images} 
    result = self.sess.run(self.y_pred, feed_dict=feed_dict_testing) 
    return result 

ありがとうございました。

Answer 1

グランド・トゥルース値に対する精度をどのように測定しているかを知るには、トレーニング・コードを少し見てください。これは、再訓練の開始にtensorflow examplesからまっすぐに来て

 predictions = self.sess.run(self.y_pred, feed_dict=feed_dict_testing) 

     # Format predicted classes for display 
     # use np.squeeze to convert the tensor to a 1-d vector of probability values 
     predictions = np.squeeze(predictions) 

     top_k = predictions.argsort()[-5:][::-1] # Getting the indicies of the top 5 predictions 

     # read the class labels in from the label file 
     f = open(labelPath, 'rb') 
     lines = f.readlines() 
     labels = [str(w).replace("\n", "") for w in lines] 
     print("") 
     print ("Image Classification Probabilities") 
     # Output the class probabilites in descending order 
     for node_id in top_k: 
      human_string = filter_delimiters(labels[node_id]) 
      score = predictions[node_id] 
      print('{0:s} (score = {1:.5f})'.format(human_string, score)) 

- それはあなたがこのように使用できるラベルファイルを持っている必要があり、と述べました。希望により、