在这里完成 Keras/ML 初学者!
假设训练成功的神经网络(CNN 或其他)生成 my_model.h5，我可以将模型加载为
from keras import load_model
model = load_model("my_model.h5")
加载一个新数据集，我只想应用我的神经网络(而不是训练或验证)，我该怎么做？据我了解，对于我输入的每个样本，我应该能够得到 0 到 1 之间的分数，量化神经网络对该样本类似信号的置信度。我如何获得这些数字，例如格式为 {sample1:分数，sample2:分数，...}？
非常感谢任何帮助!
最佳答案
就是这个:
results = model.predict(inputData)
inputData 必须具有与训练数据相同的维度数，并且形状必须兼容。
按照标准，样本位于第一维。
for res in results:
#res is the score for a sample
关于machine-learning - 将 keras CNN 应用于新数据集，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/47351820/