TensorflowCNN：验证集预测与模型评价

本文主要是介绍TensorflowCNN：验证集预测与模型评价，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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- 写在前面

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　　本科毕业设计终于告一段落了。特写博客记录做毕业设计（路面裂纹识别）期间的踩过的坑和收获。希望对你有用。

　　目前有：

　　　　1.Tensorflow&CNN：裂纹分类

　　　　2.Tensorflow&CNN：验证集预测与模型评价

　　　　3.PyQt5多个GUI界面设计

　　本篇博客主要是评估所训练出来的CNN分类模型的性能。主要有几点：验证集预测、多分类混淆矩阵、多分类评价指标、预测结果堆叠图。

- 环境配置安装

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　　运行环境：Python3.6、Spyder

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　　依赖模块：Skimage、Tensorflow（CPU）、Numpy 、Matlpotlib等

- 开始工作

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1.读取验证集图片

　　在验证集数据目录下有五个文件夹，分别以数字0-4命名，代表裂纹类型。其中，每个文件夹下各有100张图片。

def read_img(path):cate=[path+x for x in os.listdir(path)]imgs=[]labels=[]for idx,folder in enumerate(cate):for im in glob.glob(folder+'/*.jpg'):#print('reading the images:%s'%(im))img=io.imread(im)img=transform.resize(img,(100,100))#img=normlization(img)imgs.append(img)labels.append(idx)return np.asarray(imgs,np.float32),np.asarray(labels,np.int32)
path='d://test//img2//'
data,label=read_img(path)
#打乱顺序
num_example=data.shape[0]
arr=np.arange(num_example)
np.random.shuffle(arr)
data=data[arr]
label=label[arr]
x_val=data
y_val=list(label)

　　y_val即为每张图片的实际裂纹类型所对应的数字标签。

2.裂纹类型预测

这篇关于TensorflowCNN：验证集预测与模型评价的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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