keras 从txt加载预测数据
ImageDataGenerator.flow_from_directory()的用法已经非常多了,优点是简单方便,但数据量很大时,需要组织目录结构和copy数据,很浪费资源和时间
1. 训练时从txt加载数据(参考:https://blog.csdn.net/u013491950/article/details/88817310)
2. 预测时从txt加载数据:
... ...
def get_gen(img_root_txt,_BS):
cnt = 0
imgs = []
files = []
for n in open(img_root_txt):
_n = n[:-1]
files.append(_n)
img_2 = image.load_img(_n, target_size=(64, 64))
img_3 = (image.img_to_array(img_2))/255
img_3 = np.expand_dims(img_3, axis=0)
imgs.append(img_3)
if cnt > _BS:
break
cnt = cnt + 1
x = np.concatenate([x for x in imgs])
print(x.shape) return x,files gen,files = get_gen('./imgs_root.txt', BS)
xx = model.predict(gen)
for n,m in zip(files, xx):
if m[0]<m[1]:
print(n, m)
... ...
注意:txt存数据路径,预测结果是各个分类的概率,!!!预测时图像预处理方式与训练时图像预处理方式需保持一致(尺寸、归一化等)
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