小编viv*_*vek的帖子

我正在尝试将图像分为10个类.为了获得图像的概率,我在keras中使用了model.predict_generator()函数.这仅返回预测值,而不返回相应的样本ID(在本例中为图像文件名).

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
        '/path/',
        target_size=(256, 256),
        batch_size=32,`
        class_mode='categorical')

predictions = model.predict_generator(validation_generator, val_samples=10000)

'.flow_from_directory'以什么顺序读取样本？

(要么)

如何找到预测的相应图像名称/ ID？

点击此处查看代码.

我是python中的Deep Neural Network库的新手.我按照这些步骤(我已经有了anaconda)在我的Windows系统中安装了Theano和keras:

安装TDM GCC x64.

从命令提示符运行以下代码

conda update conda
conda update --all
conda install mingw libpython
pip install git+git://github.com/Theano/Theano.git
pip install git+git://github.com/fchollet/keras.git

当我在Ipython中运行以下代码时,

import numpy as np
import keras.models
from keras.models import Sequential
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=(784,)))
model.add(Activation('relu'))

它显示以下错误:

NameError

追溯(最近的呼叫最后)

----> 1 model.add(Dense(32,input_shape =(784,)))

NameError:未定义名称'Dense'

这是错误消息截图.

为什么顺序导入成功并且未定义'密集'？