ケラスCNNを新しいデータセットに適用する

完全ケラス/ ML初心者はここに！ my_model.h5結果として成功した訓練を受けたNN（そうでない場合はCNNや）を考えるとケラスCNNを新しいデータセットに適用する

、私は単にしたい新しいデータセットをロード

from keras import load_model model = load_model("my_model.h5")

としてモデルをロードすることができます私のNNが（訓練ではない適用されますか検証する）、どうすればいいですか？私が理解する限り、私がフィードしているサンプルごとに、そのサンプルが信号的であることに対するNNの確信を定量化する0と1の間のスコアを出すことができます。それらの番号を取得するにはどうすればいいですか？形式：{sample1: score, sample2: score,...}？

ご迷惑をおかけして申し訳ありません。

results = model.predict(inputData)

inputDataは、あなたのトレーニングデータが持っていた次元の数が同じでなければならず、形状が適合していなければならない：

出典

2017-11-17 Demosthene

これはそれがあります。

標準では、サンプルは最初の次元にあります。

for res in results: 
    #res is the score for a sample

出典

2017-11-17 13:34:12

ありがとう！だから私はリストを取得する - 私はフィードのサンプルの順序を追跡する以外の元のサンプルにそれを一致させる方法はありません？ – Demosthene

あなたは配列が分かりません。（そして、inputDataはnumpy配列でなければなりません）。出力サンプルは1から1までの入力サンプルです。あなたは 'zip（inputData、results）'を使って作業することができ、入力/出力項目をペアにします。 –

ケラスCNNを新しいデータセットに適用する

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