python 图像走势预测_在keras中对单一输入图像进行预测并返回预测结果操作

模型经过训练测试之后，我们往往用一两张图对模型预测结果进行分析讨论，那么下面介绍在keras中用已训练的模型经过测试的方法。

下面是以利用预训练的ResNet来展示预测的效果，选了一张狗的图片，是来自一个kaggle比赛的。

预测结果第一个是一种苏格兰品种的狗，我也不知道准不准 == 。

讲几点：

1.输入img转成numpy数组，shape处理成(224,224,3)一般来讲，对于预训练模型是有一个最小的尺寸值，比最小尺寸大就可以了。在ResNet中，尺寸最小大于等于197即可。

2.要对输入shape扩维变成(None，224,224,3)，第一个None是batches，模型并不知道你输入的batches是多少，但是维度必须和ResNet的输入要一致。

3.虽然用的是ResNet，自己设计的模型也一个道理，保留一下训练的权重，把model模块和预测模块分开写，这个时候load一下权重，再预测即可。

补充知识：keras：怎样使用 fit_generator 来训练多个不同类型的输出

这个例子非常简单明了，模型由1个输入，2个输出，两个输出的分支分别使用MSE作为损失。

产生训练数据的生成器，这里y=[y1,y2].

之后，调用fit_generator

model.fit_generator(batch_generator(X_train, y_train, batch_size))

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