test_batch_pres_max = np.argmax(test_batch_pres, axis=1)什么意思

时间: 2024-06-05 15:06:34 浏览: 82
这行代码的意思是在test_batch_pres这个数组的第一维度上找到每个元素的最大值，并返回它们的索引。具体来说，如果test_batch_pres是一个二维数组，则该代码将返回一个一维数组，其中每个元素是test_batch_pres相应行中最大值的列索引。如果test_batch_pres是一个多维数组，则该代码将在第一维度上执行相同的操作，并返回一个低一维的数组。
相关问题

for test_batch_images, test_batch_labels in test_ds: test_batch_labels = test_batch_labels.numpy() test_batch_pres = model.predict(test_batch_images) test_batch_labels_max = np.argmax(test_batch_labels, axis=1) test_batch_pres_max = np.argmax(test_batch_pres, axis=1)

这段代码看起来是用于对测试数据集进行预测和评估的部分。首先，它使用一个循环来迭代测试数据集(test_ds)中的批量图像和标签。然后，使用model.predict()方法对测试批量图像进行预测。接下来，使用np.argmax()函数找到每个批量标签和预测结果中的最大值索引，以便进行后续的评估和比较。

def test_mobilenet(): # todo 加载数据, 224*224的大小 模型一次训练16张图片 train_ds, test_ds, class_names = data_load(r"C:\Users\wjx\Desktop\项目\data\flower_photos_split\train", r"C:\Users\wjx\Desktop\项目\data\flower_photos_split\test", 224, 224, 16) # todo 加载模型 model = tf.keras.models.load_model("models/mobilenet_fv.h5") # model.summary() # 测试,evaluate的输出结果是验证集的损失值和准确率 loss, accuracy = model.evaluate(test_ds) # 输出结果 print('Mobilenet test accuracy :', accuracy) test_real_labels = [] test_pre_labels = [] for test_batch_images, test_batch_labels in test_ds: test_batch_labels = test_batch_labels.numpy() test_batch_pres = model.predict(test_batch_images) # print(test_batch_pres) test_batch_labels_max = np.argmax(test_batch_labels, axis=1) test_batch_pres_max = np.argmax(test_batch_pres, axis=1) # print(test_batch_labels_max) # print(test_batch_pres_max) # 将推理对应的标签取出 for i in test_batch_labels_max: test_real_labels.append(i) for i in test_batch_pres_max: test_pre_labels.append(i) # break # print(test_real_labels) # print(test_pre_labels) class_names_length = len(class_names) heat_maps = np.zeros((class_names_length, class_names_length)) for test_real_label, test_pre_label in zip(test_real_labels, test_pre_labels): heat_maps[test_real_label][test_pre_label] = heat_maps[test_real_label][test_pre_label] + 1 print(heat_maps) heat_maps_sum = np.sum(heat_maps, axis=1).reshape(-1, 1) # print(heat_maps_sum) print() heat_maps_float = heat_maps / heat_maps_sum print(heat_maps_float) # title, x_labels, y_labels, harvest show_heatmaps(title="heatmap", x_labels=class_names, y_labels=class_names, harvest=heat_maps_float, save_name="images/heatmap_mobilenet.png")

这段代码是用来测试 Mobilenet 模型在花卉数据集上的表现的。首先，使用 `data_load` 函数加载数据集，然后使用 `tf.keras.models.load_model` 函数加载预训练好的 Mobilenet 模型。接着，使用 `model.evaluate` 函数对测试集进行评估，得到测试集的损失值和准确率。然后，依次对测试集中的每一批数据进行预测，将真实标签和预测标签分别存储在两个列表中。最后，使用这两个列表生成混淆矩阵，并将混淆矩阵可视化为热力图。
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t = np.argmax(t, axis=1) acc = 0.0 for i in range(int(x.shape[0] / batch_size)): tx = x[i*batch_size:(i+1)*batch_size] tt = t[i*batch_size:(i+1)*batch_size] y = self.predict(tx, train_flg=...

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y_test_pred = np.argmax(y_test_pred, axis=0) accuracy = np.mean(np.equal(y_test_pred, y_test)) print('Test accuracy:', accuracy) 4. 模型评估 在训练过程中，可以在每个epoch结束后，在测试集上...
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