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更新时间：2025-01-23 GMT+08:00

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用训练好的模型预测测试集中的某个图片属于什么类别，先显示这个图片，命令如下。
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# display a test image plt.figure() plt.imshow(test_images[9])
图1 显示用以测试的图片

查看预测结果，命令如下。

     
        # Grab an image from the test dataset.
img = test_images[9]
# Add the image to a batch where it's the only member.
img = (np.expand_dims(img,0))
# make prediction
probability_model = tf.keras.Sequential([model, 
                                         tf.keras.layers.Softmax()])
predictions_single = probability_model.predict(img)
class_names[np.argmax(predictions_single[0])]

图2 查看预测结果

约束与限制

当前只对python3做了优化，python2下无法直接运行Jupyter Notebook。
CodeArts IDE Online暂不支持GPU加速，建议安装tensorflow-cpu减小磁盘占用，并加快安装速度。
鲲鹏镜像暂时无法安装TensorFlow，敬请期待后续更新。

父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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