kerasを使用してOCRの結果を予測する方法image_ocrの例？

Question

Keras OCRの例では、スタックCNNとRNNを使用して開発された非常に単純なOCRシステムを示しています。しかし、訓練を受けたモデルを使用して結果を予測する方法を習得したら？ Link for image_ocr

Answer 1

あなたがmodel.fit()機能を使用してモデルをフィットしたら：

model.fit(X_training_data,Y_training_data,...) 

あなたがmodel.evaluate()を使用してモデルを評価することができ、そのよう：

model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0) 

、あなたのモデルを保存したい場合：

model.save('my_nn.hdf5') 

あなたのXとYのデータをトレーニングとテストのデータセットに分割するには、最初のN回の観測を取得し、それをテストデータセットにし、残りをテストデータセットにするだけです。時々テストおよび訓練セットNIST's optical digit recognition data setと同様に、あなたのために分割されている：

testing_df = pd.read_csv('data/optdigits/optdigits.tes',header=None) 
X_testing, y_testing = testing_df.loc[:,0:63], testing_df.loc[:,64] 

training_df = pd.read_csv('data/optdigits/optdigits.tra',header=None) 
X_training, y_training = training_df.loc[:,0:63], training_df.loc[:,64] 

この例では、グレースケールの64個の画素を含む（a）の64要素のベクトル[:,0:63]にセットテストとトレーニングを分割します（b）画像が表す桁を含む1要素ベクトル[:,64]とを含む。