我是靠谱客的博主 辛勤芒果,最近开发中收集的这篇文章主要介绍输出预测错误的图片,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

def print_mislabeled_images(classes, X, y, p):
    """
    Plots images where predictions and truth were different.
    X -- dataset
    y -- true labels
    p -- predictions
    """
    a = p + y
    mislabeled_indices = np.asarray(np.where(a == 1))
    plt.rcParams['figure.figsize'] = (40.0, 40.0) # set default size of plots
    num_images = len(mislabeled_indices[0])
    for i in range(num_images):
        index = mislabeled_indices[1][i]
        
        plt.subplot(2, num_images, i + 1)
        plt.imshow(X[:,index].reshape(64,64,3), interpolation='nearest')
        plt.axis('off')
        plt.title("Prediction: " + classes[int(p[0,index])].decode("utf-8") + " n Class: " + classes[y[0,index]].decode("utf-8"))

最后

以上就是辛勤芒果为你收集整理的输出预测错误的图片的全部内容,希望文章能够帮你解决输出预测错误的图片所遇到的程序开发问题。

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