keras调用训练好的轴承故障模型进行预测 / 张生荣

Keras 加载已经训练好的模型进行预测操作

使用Keras训练好的模型用来直接进行预测,这个时候我们该怎么做呢?[我这里使用的就是一个图片分类网络] 现在让我来说说怎么样使用已经训练好的模型来进行预测判定把首先,我们已经又有了model模型, ...

介绍本博文中的代码,实现的是加载训练好的模型model_halcon_resenet.h5,并把该模型的参数赋值给两个不同的新的model. 函数式模型官网上给出的调用一个训练好模型,并输出任意层 ...

此程序为先调用opencv自带的人脸检测模型,检测到人脸后,再调用我自己训练好的模型去识别人脸,使用时更改模型地址即可 #!usr/bin/env python import cv2 font=cv2 ...

详细的解释,读者自行打开这个链接查看,我这里只把最重要的说下 fit() 方法会返回一个训练期间历史数据记录对象,包含 training error, training accuracy, valid ...

前言最近开始学习深度学习相关的内容,各种书籍.教程下来到目前也有了一些基本的理解.参考Keras的官方文档自己做一个使用application的小例子,能够对图片进行识别,并给出可能性最大的分类. ...

本文主要介绍通过预训练的ImageNet模型实现图像分类,主要使用到的网络结构有:VGG16.InceptionV3.ResNet50.MobileNet. 代码: import keras impo ...

一.train_on_batch model.train_on_batch(batchX, batchY) train_on_batch函数接受单批数据,执行反向传播,然后更新模型参数,该批数据的大小 ...

使用keras进行训练,默认使用单显卡,即使设置了os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']为两张显卡,也只是占满了显存,再设置tf.GPUOptions(allow_gro ...

需求:Resnet50做调优训练,将最后分类数目由1000改为500. 问题:网上下载了resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5,更改了 ...

首先辨析一下概念: 1. loss是整体网络进行优化的目标, 是需要参与到优化运算,更新权值W的过程的 2. metric只是作为评价网络表现的一种"指标", 比如accuracy ...

官方文档很全面,搜索功能也很好.但是如果你想单独实现某个功能,根本无从搜寻.于是我写了这个笔记.从功能出发. 两个tensor经过一个layer实例会产生两个输出. a = Input(shape=( ...

目录什么是AlexNet模型训练前准备 1.数据集处理 2.创建Keras的AlexNet模型开始训练 1.训练的主函数 2.Keras数据生成器 3.主训练函数全部代码训练结果最近在做实验 ...

在本项目中,将会用Keras来搭建一个稍微复杂的CNN模型来破解以上的验证码.验证码如下: 利用Keras可以快速方便地搭建CNN模型,本项目搭建的CNN模型如下: 将数据集分为训练集和测试集,占比为 ...

在使用keras搭建神经网络时,有时需要查看一下预测值和真是值的具体数值,然后可以进行一些其他的操作.这几天查阅了很多资料.好像没办法直接access到训练时的数据.所以我们可以通过回调函数,传入新的 ...

使用keras实现CNN,直接上代码: from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras. ...

在使用tensorflow与keras混用是model.save 是正常的但是在load_model的时候报错了在这里mark 一下其中错误为:TypeError: tuple indices mu ...

在使用flask部署Keras,tensorflow等框架时候,经常出现 FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value ...

在用Keras来实现CNN等一系列网络时,我们经常用ReLU作为激活函数,一般写法如下: from keras import layers from keras import models model ...

目录 Batch Normalization Dropout Batch Normalization和Dropout是深度学习模型中常用的结构. 但BN和dropout在训练和测试时使用却不相同. B ...