使用每个类名的Keras类权重制作字典的方法如下:
import numpy as np
from keras.applications import ResNet50
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
model = ResNet50(weights='imagenet')
class_labels = decode_predictions(np.eye(1, 1000, 1, dtype=float))[0]
class_weights = {}
for class_label in class_labels:
class_name = class_label[1]
class_weight = class_label[2]
class_weights[class_name] = class_weight
完成上述步骤后,class_weights
字典中将包含每个类名和对应的权重。你可以根据需要进一步处理字典数据,比如打印、保存到文件或在其他应用场景中使用。
注意:以上代码示例使用了Keras库中的ResNet50模型作为示例,你可以根据实际需求选择其他模型或自定义模型。此外,代码中的decode_predictions
函数用于将模型输出的概率向量转换为类别标签和对应的权重,你可以根据自己的需求进行调整。
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请注意,以上链接仅供参考,具体产品选择应根据实际需求和情况进行。
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