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【keras】テスト結果の表示

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kerasを使った時のDeepLearning手法の解説です。
学習済みのモデルにテストデータを取り込み、推測した結果の表示方法をメモとして残します。

テストデータの読み込み

テストデータをモデルに取り込み、推測結果を返します。

result = model.predict_classes(ex2, batch_size=batch_size)

引数は配列も可能で、それぞれのデータの推測値を配列で返してくれます。

print("**** RESULT ****")
_, et3 = np.where(et2 > 0) # to_categorical の逆変換
print(result) #推測
print(et3) #正解

**** RESULT ****
[7 2 1 0 4 1 4 9 2 7 0 6 9 0 1 0 4 7 2 4 7 6 4 5 4 0 7 4 … 4 4 4 2 6 4 1 7 0 2 2 0 1 1 3 4 3 6 7 0 4 0 1 2 3 9 5 6]
[7 2 1 0 4 1 4 9 5 9 0 6 9 0 1 5 9 7 3 4 9 6 6 5 4 0 7 4 … 4 9 4 3 6 4 1 7 2 6 5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6]

入力データと推測値を図で表示

入力データを画像として表示して、タイトルに正解、ラベルに推測値を表示します。

import matplotlib.pyplot as plt
# show sample data
fig = plt.figure(figsize=(9,9)) #図のサイズを設定
plt.subplots_adjust(hspace=0.6) #図の間隔を設定

for i in range(10):
    ax = fig.add_subplot(6, 6, i+1, xticks=[], yticks=[]) #図の配置を設定
    ax.imshow(ex1[i], cmap='gist_gray') #画像の表示
    plt.title(et1[i]) #正解を上に表示
    plt.xlabel(result[i]) #推測値を下に表示

結果表示

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