更新时间：2024-07-18 GMT+08:00
使用模型
- 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。
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# 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
- 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。
