我有一个经过训练的模型，我需要对大量图像目录进行推理。我知道我可以使用 ImageDataGenerator.flow_from_directory 创建一个生成器，但是如何将预测结果与文件名相关联并不明显。理想情况下，给定一个 keras 模型 + 图像目录，我希望有一个文件名数组和预测概率。我该如何实现？

最佳答案

您需要做的是将图像分离到不同的文件夹中，对应于类。文件夹的名称应该是类的名称，通过使用 ImageDataGenerator.flow_from_directory() Keras 将根据目录自动推断类名。 例如，您应该有一个名为“data”的文件夹，其中包含两个名为“cat”和“dog”的文件夹。

然后您可以调用方法 ImageDataGenerator.flow_from_directory("path/to/folder/data")，Keras 将生成包含“cat”和“dog”这两个类的数据集。

根据文件的名称，使用简单的程序可能很容易分离，如果不是，我建议使用将相似图像组合在一起的程序，然后您可以在此基础上手动创建文件夹。

https://stackoverflow.com/questions/60350353/