將標籤轉化為字元形式顯示

2021-10-23 05:37:08 字數 2448 閱讀 5226

將標籤轉化為字元形式顯示

第一種:

y_test1 =

[y_test[i]

.argmax(

)for i in

range

(116323)]

model = load_model(

'byclass_lenet5.h5'

)result = model.predict(x_test)

result1 =

[result[j]

.argmax(

)for j in

range

(116323)]

y_test1 = np.array(y_test1, dtype=np.

int)

result1 = np.array(result1, dtype=np.

int)

result2 = np.ones(

(116323))

result2 = result2.astype(np.

str)

for i in

range

(len

(result1)):

if result1[i]

<10:

result2[i]

= result1[i]

elif

(result1[i]

>=

10and result1[i]

<=35)

: result2[i]

=chr

(result1[i]+55

)else

: result2[i]

=chr

(result1[i]+61

)y_test2 = np.ones(

(116323))

y_test2 = y_test2.astype(np.

str)

for j in

range

(len

(y_test1)):

if y_test1[j]

<10:

y_test2[j]

= y_test1[j]

elif

(y_test1[j]

>=

10and y_test1[j]

<=35)

: y_test2[j]

=chr

(y_test1[j]+55

)else

: y_test2[j]

=chr

(y_test1[j]+61

)#檢視識別錯誤的樣本,在上面顯示標籤

miscl_img = x_test[y_test1 != result1][:

25]correct_lab = y_test2[y_test1 != result1][:

25]miscl_lab = result2[y_test1 != result1][:

25]fig, ax = plt.subplots(nrows=

5, ncols=

5, sharex=

true

, sharey=

true,)

ax = ax.flatten(

)for i in

range(25

):img = miscl_img[i]

.reshape(28,

28)ax[i]

.imshow(img, cmap=

'greys'

, interpolation=

'nearest'

) ax[i]

.set_title(

'%d) t: %c p: %c'

%(i+

1, correct_lab[i]

, miscl_lab[i]))

ax[0

].set_xticks(

)ax[0]

.set_yticks(

)plt.tight_layout(

)plt.show(

)

第二種:

fig = plt.figure(

)for i in

range(20

):ax = fig.add_subplot(4,

5, i +1)

ax.imshow(train_image[i,:,

:]) ax.set_title("".

format

(maps[

str(

int(train_label[i]))

]))plt.tight_layout(

)plt.show(

)

hhh第一種可能有一點傻傻的

檢視部分的**參考:

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