Keras 模型预测指南 📚

预测流程概览

使用 Keras 进行模型预测通常包含以下步骤：

1. 加载训练好的模型
   使用 load_model 函数加载已保存的模型文件：

   from tensorflow.keras.models import load_model
   model = load_model('my_model.h5')
   

2. 准备输入数据
   确保输入数据格式与训练时一致，例如：

   • 标准化/归一化处理
   • 添加批次维度（batch_size）
   • 图像输入需调整尺寸（如 resize(224, 224)）

3. 执行预测
   调用 model.predict() 方法：

   predictions = model.predict(new_data)
   

   

4. 解析结果

   • 分类任务：使用 argmax 获取预测类别
   • 回归任务：直接获取数值输出
   • 可视化结果（如概率分布）：
     查看可视化示例

常见问题排查

• ⚠️ 输入维度不匹配：检查模型输入形状是否与数据维度一致
• 🔄 模型未编译：确保模型已调用 compile() 方法
• 📈 性能优化：使用 tf.lite 转换模型或 GPU加速 提高预测速度

📌 提示：如需深入了解 Keras 预测机制，可参考 Keras 官方文档 中的详细说明。