書籍通りやったら予測が上手くいきませんでした
仕方なく、急遽ラベルをこしらえて『犬と猫』を識別してもらいました
input.pngのところがdog.png、cat.pngとなります
import numpy as np
from keras.models import load_model
from keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array
model_path = "logdir_cifar10_deep_with_aug/model_file.hdf5"
# load model
model = load_model(model_path)
image_shape = (32, 32, 3)
label =['飛行機', '自動車', '鳥', '猫', '鹿', '犬', '蛙', '馬', '船', 'トラック']
img = load_img("sample_images/input.png", target_size=(32, 32))
img = img_to_array(img)
# 画像データの正規化
img = img.astype('float32')/255.0
img = np.array([img]) # 4次元配列にしないと入力できない
y_pred = model.predict(img)
# 出力をクラスベクトルから整数値に変換
y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1)
# 予測結果の表示
print('予測結果：', label[int(y_pred)]) # 犬 or 猫
0000:01:00.0, compute capability: 3.5)
予測結果： 犬
0000:01:00.0, compute capability: 3.5)
予測結果： 猫
