如何使用訓練好的Keras模型進行新的預測？

Question

我是凱拉斯的新手。當我完成Iris分類教程時，我只是混淆了這一點，因爲我們編碼了這3種鳶尾花，例如單熱編碼。我們應該得到3個正交向量嗎？

setosa  [1 0 0] 
versicolor [0 1 0] 
virginica [0 0 1] 

我的模型是一樣的教程：

http://machinelearningmastery.com/multi-class-classification-tutorial-keras-deep-learning-library/ 

，我的問題是，雖然我得到的結果是：

Baseline: 95.33% (4.27%) 

但是當我打電話訓練的深層網絡模式：

prediction = baseline_model().predict(X) 

其中X是原始的輸入當我訓練的網絡

我有一個非常有線預言這樣的：

print prediction 
0,0,0 
0,0,0 
0,0,0 
0,0,0 

與所有零個向量，我應該得到一些獨熱編碼的結果吧？以確定花應該是哪一類。

那麼我怎樣才能利用我的訓練過的Keras模型，同時即時輸入相同的輸入X並得到分類結果來繪製圖表？

Answer 1

您需要訓練您的網絡，然後才能將其用於預測。使用教程中的符號，你可以這樣做：

estimator = KerasClassifier(build_fn=baseline_model, nb_epoch=200, batch_size=5, verbose=0) 
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, dummy_y, test_size=0.33, random_state=seed) 
estimator.fit(X_train, Y_train) 
predictions = estimator.predict(X)