问题描述
我已经在 TPU 上训练了我的模型，结果似乎很适合测试。数据集有 5 个类，结果显示：
accuracy: 0.9867 - sparse_categorical_accuracy: 0.9867 - loss: 0.0412 - val_accuracy: 0.9859 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.9859 - val_loss: 0.0564 - lr: 1.8013e-07
My Sparse Categorical Accuracy Graph
我按照说明将模型保存为 .h5 文件Tensorflow Docs
我加载了 TPU_model.h5 使用
reconstructed_model = keras.models.load_model("TPU_model.h5")。当我使用
reconstructed_model.predict_classes(tensored_image)，结果不正确。试过 reconstructed_model.evaluate，结果一样。我考虑了过度拟合，用训练中使用的图像测试预测，结果不正确。
我最新的加载和预测代码。
reconstructed_model= load_model('TPU_Model_Final.h5')
reconstructed_model= tf.keras.Sequential([reconstructed_model,tf.keras.layers.softmax()])
reconstructed_model.compile(loss=loss,optimizer='adam',metrics=['accuracy','sparse_categorical_accuracy'])
classes = reconstructed_model.predict_classes(images,batch_size=10)
我遵循了本教程(Tensorflor - Basic classification: Classify images of clothing)
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
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