Keras 模型预测输入张量列表 - Python

Keras 是一个高层次的神经网络 API，可以运行于 TensorFlow、Microsoft CNTK 或 Theano 等后端上，由于其易用性和灵活性，成为业内广泛应用的神经网络库之一。在 Keras 中，我们使用 model.predict() 方法来进行模型的预测操作，但是当模型拥有多个输入时，我们需要按照正确顺序将输入的张量列表传递给预测函数。

在本篇文章中，我们将会介绍 Keras 中如何使用输入张量列表来预测模型的输出结果，并且给出相关的 Python 示例代码。

模型预测步骤

在 Keras 中，模型预测的实现是比较简单的，只需要进行如下步骤即可：

1. 定义模型
2. 加载训练好的权重
3. 准备输入数据
4. 利用 model.predict() 进行预测

当模型只有一个输入时，我们可以直接将输入的张量传递给 model.predict() 函数，如下代码示例所示：

from keras.models import load_model

# 加载模型
model = load_model('model.h5')

# 准备输入数据，例如将一张图片转换为张量
input_data = ... # shape: (1, 28, 28, 1)

# 模型预测
output = model.predict(input_data)

如果模型有多个输入，我们需要按照正确的顺序将输入的张量列表传递给预测函数，如下代码示例所示：

from keras.models import Model, load_model
import numpy as np

# 加载模型
model = load_model('model.h5')

# 准备输入数据
input1_data = ... # shape: (1, 28, 28, 1)
input2_data = ... # shape: (1, 10)

# 将多个输入数据合并成列表
input_data = [input1_data, input2_data]

# 模型预测
output = model.predict(input_data)

在上述代码中，我们首先将多个输入数据合并成了一个列表 input_data，然后将其作为参数传递给 model.predict() 方法进行预测操作。在列表中，输入张量的顺序应该和模型定义时的输入层顺序保持一致，否则预测结果将会是错误的。

总结

本文中我们介绍了在 Keras 中使用输入张量列表来进行模型预测的方法，当模型有多个输入时，我们可以通过将多个输入张量合并成一个列表的方式来传递给预测函数。