いまココImport文を記載後、モデルとパラメータを読み込み、分類したい新しい画像データをNumpy配列に変換したのち、予測を行います。推測(Keras)(途中)作成中。2.0.9Keras2.0のインストール方法はwindowsにkeras2.0をインストールをご覧下さい。このページは、(6)学習結果の保存(Keras)の続きであり、今回は、学習結果を用いて、推測を行っていきます。前回終了時の画面(6)学習結果の保存(Keras)終了時は、以下のような状態となっています。いう名前に変更します。同じフォルダにあります。以下の状態から始めます。フォルダに、「img_1.jpg」という名前で保存します。Enterを押します。画像を読み込み、グレースケールに変換し、28x28pixelに変換し、numpy配列へ変換する。画像の1ピクセルは、それぞれが0-255の数値。フラットな1次元配列に変換。cmap='gray')以下のような画面になります。「2」と予測できたようです。model_from_json(open('apple_orange_model.json').read())model.load_weights('apple_orange_weights.h5')の部分で、modelと、modelのweightを読み込んでいるところです。この2つの中身は、前回の(6)学習結果の保存(Keras)で保存した名前と一致させる必要があります。Kerasで推測の手順は上記でおしまいです。KerasでMNISTシリーズは、一旦ここで終了となります。グレースケール画像の分類であれば、今までのコードのほぼコピペで、実行することができるようになります。自前データで画像分類をする場合は、画像の前処理を行って、Kerasが理解できる形に変換しておかないといけません。次は、自前データでKerasで画像分類を行う方法の解説の例として、MNISTの画像データから、Keras用データセットの作成について説明したいと思います。ご興味のある方は、ぜひ、Keras2用自前データの準備へお進みください。Kerasプログラミングをやるときの超おすすめ本。(6)学習結果の保存(Keras)Keras2でMNIST目次Kerasプログラミングの全体図(1)Kerasを使用するためのimport文(2)データ準備(Keras)(3)モデル設定(Keras)(4)モデル学習(Keras)(5)結果の出力(Keras)(6)学習結果の保存(Keras)(7)推測(Keras)今回で、KerasによるMNISTコードの解説シリーズはおしまいです。以前のリビジョンバックリンク文書の先頭へ。