이미지 학습 테스트 코드

머신러닝, 딥러닝 학습을 마치고 난 뒤, 예측 데이터와 실제 데이터가 정상적으로 작동되는지 확인하기 위해

본인이 가지고 있는 사진을 넣어서 테스트해보는데 사용하는 코드이다

굳이 암기할 필요없이 이 코드를 잘 보관해두었다가 유용하게 써먹는게 짱이다~

# 이미지를 업로드 하여, 자신이 만든 모델을 테스트 해보자.

import numpy as np
from google.colab import files
from keras.preprocessing import image

uploaded = files.upload()

for fn in uploaded.keys():
 
  # predicting images
  path = '/content/' + fn
  img = image.load_img(path, target_size=(32,32)
  x = image.img_to_array(img)
  x = np.expand_dims(x, axis=0)

  images = np.vstack([x])
  classes = model.predict(images, batch_size=10)


  print(classes[0])
  
  if classes[0]>0.5:
    print(fn + " is a dog")
  else:
    print(fn + " is a cat")

참고로 위 코드는 강아지와 고양이사진을 학습해서 분류하는 프로젝트를 했을때 사용한 코드이다

그래서 곳곳에 댕댕이와 냥냥이가 숨어있으니 잘~ 골라서 수정하시길!