我是靠谱客的博主 辛勤芒果,这篇文章主要介绍输出预测错误的图片,现在分享给大家,希望可以做个参考。

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

以上就是辛勤芒果最近收集整理的关于输出预测错误的图片的全部内容,更多相关输出预测错误内容请搜索靠谱客的其他文章。

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