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Keras构建神经网络踩坑(解决model.predict预测值全为0.0的问题)
站长资源 2024/11/24 佚名
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终于构建出了第一个神经网络，Keras真的很方便。

之前不知道Keras这么方便，在构建神经网络的过程中绕了很多弯路，最开始学的TensorFlow，后来才知道Keras。

TensorFlow和Keras的关系，就像c语言和python的关系，所以Keras是真的好用。

搞不清楚数据的标准化和归一化的关系，想对原始数据做归一化，却误把数据做了标准化，导致用model.predict预测出来的值全是0.0，在网上搜了好久但是没搜到答案，后来自己又把程序读了一遍，突然灵光一现好像是数据归一化出了问题，于是把数据预处理部分的标准化改成了归一化，修改过来之后才能正常预测出来值，才得到应有的数据趋势。

标准化：

(x-mean(x))/std(x) 这是使用z-score方法规范化

归一化：

(x-min(x))/(max(x)-min(x)) 这是常用的最小最大规范化方法

补充知识：keras加载已经训练好的模型文件，进行预测时却发现预测结果几乎为同一类（本人预测时几乎均为为第0类）**

原因：在进行keras训练时候，使用了keras内置的数据读取方式，但是在进行预测时候，使用了自定义的数据读取方式，本人为图片读取。

解决办法查看如下代码：

##############训练：
train_gen = ImageDataGenerator(rotation_range=10,
    width_shift_range=0.2,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    fill_mode='constant',
    cval=0)
train_generator = train_gen.flow_from_directory(train_path,
      target_size=(224, 224),
      batch_size=16,
      class_mode='categorical',
      save_to_dir=train_g,
      save_prefix='man',
      save_format='jpg')

#############预测
img = cv2.imread(img_path)
img = cv2.resize(img, (row, col))
img = np.expands(img, axis=0)
out = model.predict(img)
# 上述方法是不行的，仔细查看keras内置读取方式，可以观察到内置了load_img方式
# 因此，我们在预测时候，将读取图片的方式改为
from keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array
img = load_img(img_path)
img = img_to_array(img, target_size=(row, col))
img = np.expands(img, axis=0)
out = model.predict(img)

注：本文意在说明 对训练数据和预测数据的读取、预处理方式上应该在某种程度上保持一致，从而避免训练结果和真实预测结果相差过大的情况。

以上这篇Keras构建神经网络踩坑(解决model.predict预测值全为0.0的问题)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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