如何使用模型（.h5）查看 model 预测答案和真实 output？

Question

我使用 CNN 制作了简单的图像分类模型（classification.h5），我希望看看我的 model 是否工作正常。

我的 CNN model 是：

from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.models import Sequential
model = Sequential()

model.add(Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', strides=(1, 1), 
    padding='same',input_shape=input_shape))
model.add(MaxPool2D((2, 2)))
model.add(Dropout(0.5))

model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', strides=(1, 1), 
    padding='same'))
model.add(MaxPool2D((2, 2)))
model.add(Dropout(0.5))

model.add(Conv2D(412, (13, 13), strides=(1, 1), padding = 'same', activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Dropout(0.5))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(4, activation='softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam',metrics=['acc'])
    

model 运行良好。 对于下一步，我试图看看这个 model 是否真的运作良好，但我迷失了如何才能看到真正的结果。

我想尝试查看的内容如下所示：

model prediction = '模型预测答案'

真实答案 = '真实答案'

我该如何编写这个 output 的代码？

Answer 1

1. 上传保存的 model：

saved_model = keras.models.load_model("Model_Name.h5")

2. 准备数据（预处理或重塑）

3. 做你的预测：

saved_model.predict(data)

注意：您可以像这样保存 model： model.save("Model_Name.h5")

Answer 2

要查看您的 model 是否真的有效，您必须测试未在训练中使用的数据的预测，因此您必须执行类似的操作

预测值 = model.predict(data_not_used_in_training)

将这些预测值与该数据的实际值进行比较并应用指标
查看有关如何进行预测的链接