使用Keras加载.H5模型文件实现图片预测

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 随着深度学习的快速发展，Keras 作为一种高级 API 框架，因其简洁易用而被广泛应用于神经网络的构建与训练。Keras 支持多种后端，如 TensorFlow 和 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)。在实际应用中，训练完成的模型通常会以 .H5 文件格式保存，方便后续使用或部署到生产环境中进行实时预测。本文将详细介绍如何使用 Keras 加载这些 .H5 文件，并演示如何利用这些模型对新图像进行预测。 在开始之前，请确保已安装以下软件包：Python（推荐版本 3.6 及以上）、Keras、TensorFlow、Matplotlib、OpenCV、NumPy 和 Pillow。可以通过以下 pip 命令安装这些库： 我们需要从 .H5 文件中加载训练好的模型。这可以通过 Keras 提供的 load_model 函数实现： 在进行预测之前，需要对输入数据进行预处理，包括调整图像大小、归一化像素值等，以确保输入符合模型的要求： 接下来，指定待预测图像的路径，将其传递给预处理函数，然后使用加载的模型进行预测： pre_y 是一个二维数组，每一行对应一张图像的预测结果。对于分类任务，每个元素表示该类别属于的概率。例如，在猫狗分类问题中，如果模型是二分类问题，则输出可能是 [0.9, 0.1]，其中 0.9 表示该图像属于“猫”的概率，而 0.1 表示属于“狗”的概率。 本文介绍了如何使用 Keras 加载 .H5 格式的训练模型，并演示了如何利用该模型对新图像进行预测。通过对图像进行预处理，可以确保模型能够正确识别输入数据。这种流程在实际应用中非常常见，无论是用于图像分类还是其他计算机视觉任务。希望本文能为你提供有价值的参考。此外，还可以进一步探索如何改