模型训练、评估与推理 |
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2.5 使用 Model.predict 执行推理¶
高层 API 中提供了 Model.predict 接口，可对训练好的模型进行推理验证。只需传入待执行推理验证的样本数据，即可计算并返回推理结果。 返回格式是一个列表： 模型是单一输出：[(numpy_ndarray_1, numpy_ndarray_2, …, numpy_ndarray_n)] 模型是多输出：[(numpy_ndarray_1, numpy_ndarray_2, …, numpy_ndarray_n), (numpy_ndarray_1, numpy_ndarray_2, …, numpy_ndarray_n), …] 如果模型是单一输出，则输出的形状为 [1, n]，n 表示数据集的样本数。其中每个 numpy_ndarray_n 是对应原始数据经过模型计算后得到的预测结果，类型为 numpy 数组，例如 mnist 分类任务中，每个 numpy_ndarray_n 是长度为 10 的 numpy 数组。 如果模型是多输出，则输出的形状为[m, n]，m 表示标签的种类数，在多标签分类任务中，m 会根据标签的数目而定。 # 用 predict 在测试集上对模型进行推理 test_result = model.predict(test_dataset) # 由于模型是单一输出，test_result的形状为[1, 10000]，10000是测试数据集的数据量。这里打印第一个数据的结果，这个数组表示每个数字的预测概率 print(len(test_result)) print(test_result[0][0]) # 从测试集中取出一张图片 img, label = test_dataset[0] # 打印推理结果，这里的argmax函数用于取出预测值中概率最高的一个的下标，作为预测标签 pred_label = test_result[0][0].argmax() print('true label: {}, pred label: {}'.format(label[0], pred_label)) # 使用matplotlib库，可视化图片 from matplotlib import pyplot as plt plt.imshow(img[0]) Predict begin... step 10000/10000 [==============================] - 2ms/step Predict samples: 10000 1 [[ -6.512169 -6.7076845 0.5048795 1.6733919 -9.670526 -1.6352568 -15.833721 13.87411 -8.215239 1.5966017]] true label: 7, pred label: 7示例中对测试集 test_dataset 中每一个样本执行预测，测试数据集中包含 10000 个数据，因此将取得 10000 个预测输出。 打印第一个样本数据的预测输出，可以看到，在手写数字识别任务中，经过模型的计算得到一个数组 [[ -6.5593615 -6.4680595 -1.4708003 2.1043894 -11.743436 -4.4516582 -14.733968 12.036645 -6.582403 -1.8672216]]，取其中最大的值（12.036645）的下标（对应 label 7），即得到该样本数据的预测结果（pred label: 7），可视化该样本图像（true label: 7），与预测结果一致，说明模型准确预测了样本图像上的数字。 除了上面介绍的三个 API 之外， paddle.Model 类也提供了其他与训练、评估与推理相关的 API： Model.train_batch：在一个批次的数据集上进行训练； Model.eval_batch：在一个批次的数据集上进行评估； Model.predict_batch：在一个批次的数据集上进行推理。 这三个 API 与上面介绍的三个 API 的输入数据的维度有所不同，详细介绍可参考对应 API 文档。 |
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