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这篇文章主要介绍在keras中对单一图像进行预测并返回预测结果的案例，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

模型经过训练测试之后，我们往往用一两张图对模型预测结果进行分析讨论，那么下面介绍在keras中用已训练的模型经过测试的方法。

下面是以利用预训练的ResNet来展示预测的效果，选了一张狗的图片，是来自一个kaggle比赛的。

预测结果第一个是一种苏格兰品种的狗，我也不知道准不准 == 。

import numpy as np
from keras.applications.imagenet_utils import decode_predictions
from keras.preprocessing import image
from keras.applications import *
 
import os
 
# 忽略硬件加速的警告信息
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
 
file_path = 'images/0a70f64352edfef4c82c22015f0e3a20.jpg'
 
img = image.load_img(file_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
 
model = ResNet50(weights='imagenet')
y = model.predict(x)
# print(np.argmax(y))
print('Predicted:', decode_predictions(y, top=3)[0])

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