如何使用 Tensorflow 预测增强数据的新数据值?
训练完成后，构建的模型可用于增强的新数据。这可以使用"预测"方法完成。需要验证的数据首先加载到环境中。然后，通过将其从图像转换为数组进行预处理。接下来，在此数组上调用预测方法。
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我们将使用 Keras Sequential API，它有助于构建用于处理普通层堆栈的顺序模型，其中每个层都有一个输入张量和一个输出张量。
包含至少一个层的神经网络称为卷积层。我们可以使用卷积神经网络构建学习模型。
使用 keras.Sequential 模型创建图像分类器，并使用 preprocessing.image_dataset_from_directory 加载数据。数据高效地从磁盘加载。识别过度拟合并应用技术来缓解它。这些技术包括数据增强和 dropout。有 3700 朵花的图像。该数据集包含 5 个子目录，每个类有一个子目录。它们是:
雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵和郁金香。
我们使用 Google Colaboratory 运行以下代码。Google Colab 或 Colaboratory 有助于在浏览器上运行 Python 代码，并且不需要任何配置，可以免费访问 GPU(图形处理单元)。Colaboratory 建立在 Jupyter Notebook 之上。
当训练示例数量较少时，模型会从训练示例中的噪声或不需要的细节中学习。这会对模型在新示例上的性能产生负面影响。
由于过度拟合，模型将无法在新数据集上很好地概括。有很多方法可以避免过度拟合。我们可以使用 drop out 技术来克服过度拟合。通过在网络中引入 dropout 可以减少过度拟合。这被认为是一种正则化形式。这有助于将模型暴露给数据的更多方面，从而帮助模型更好地泛化。
当将 dropout 应用于某个层时，它会在训练过程中随机从该层中删除一些输出单元。这是通过将激活函数设置为 0 来实现的。Dropout 技术将分数作为输入值(如 0.1、0.2、0.4 等)。这个数字 0.1 或 0.2 基本上表示 10% 或 20% 的输出单元是随机来自应用层。
数据增强通过借助随机变换对现有示例进行增强，从现有示例中生成额外的训练数据，从而产生看起来可信的图像。以下是一个例子:
示例
print("The model built is being used to predict new data")
sunflower_url = "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/592px-Red_sunflower.jpg"
sunflower_path = tf.keras.utils.get_file('Red_sunflower', origin=sunflower_url)
img = keras.preprocessing.image.load_img(
sunflower_path, target_size=(img_height, img_width)
)
img_array = keras.preprocessing.image.img_to_array(img)
img_array = tf.expand_dims(img_array, 0) # Create a batch
predictions = model.predict(img_array)
score = tf.nn.softmax(predictions[0])
print(
"This image likely belongs to {} with {:.2f} percent confidence."
.format(class_names[np.argmax(score)], 100 * np.max(score))
)
代码来源 −https://www.tensorflow.org/tutorials/images/classification
输出
The model built is being used to predict new data Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/592px-Red_sunflower.jpg 122880/117948 [===============================] - 0s 0us/step A batch is created This image likely belongs to sunflowers with 99.07 percent confidence.
解释
- 之前构建的模型用于从未见过的数据。
- 使用"预测"方法预测数据集的相关值。
- 一旦做出预测，就会计算置信度。
- 这会显示在控制台上。
