小编Che*_* GN的帖子

如何在keras预测模型CNN中获得概率百分比

在这里,我得到的数据为 [0 1 0 0] 或 [0 0 0 1],--- 我明白它告诉我 [0 1 0 0] 是 label2,[0 0 0 1] 是label4,[1 0 0 0] 是 label1,[0 0 1 0] 是 label3。

import pickle
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

MAX_SEQUENCE_LENGTH = 1000
MAX_NB_WORDS = 20000

with open ('textsdata', 'rb') as fp:
    texts = pickle.load(fp)

tokenizer = Tokenizer(num_words=MAX_NB_WORDS)
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
inputquery = ["Play some music will ya"]
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(inputquery)
model = load_model('my_model.h5')
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=['acc'])
print("sequences", sequences)

data = pad_sequences(sequences, …
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

python conv-neural-network keras

6
推荐指数
1
解决办法
4535
查看次数

标签 统计

conv-neural-network ×1

keras ×1

python ×1