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...@@ -381,6 +381,8 @@ print(metric) ...@@ -381,6 +381,8 @@ print(metric)
test_ = ds_test.create_dict_iterator().get_next() test_ = ds_test.create_dict_iterator().get_next()
test = Tensor(test_['x'], mindspore.float32) test = Tensor(test_['x'], mindspore.float32)
predictions = model.predict(test) predictions = model.predict(test)
softmax = nn.Softmax()
predictions = softmax(predictions)
predictions = predictions.asnumpy() predictions = predictions.asnumpy()
for i in range(15): for i in range(15):
p_np = predictions[i, :] p_np = predictions[i, :]
...@@ -388,21 +390,21 @@ for i in range(15): ...@@ -388,21 +390,21 @@ for i in range(15):
print('第' + str(i) + '个sample预测结果:', p_list.index(max(p_list)), ' 真实结果:', test_['y'][i]) print('第' + str(i) + '个sample预测结果:', p_list.index(max(p_list)), ' 真实结果:', test_['y'][i])
``` ```
第0个sample预测结果: 1 真实结果: 1 第0个sample预测结果: 7 真实结果: 7
第1个sample预测结果: 0 真实结果: 0 第1个sample预测结果: 0 真实结果: 0
第2个sample预测结果: 2 真实结果: 2 第2个sample预测结果: 2 真实结果: 2
第3个sample预测结果: 2 真实结果: 2 第3个sample预测结果: 6 真实结果: 6
第4个sample预测结果: 8 真实结果: 8 第4个sample预测结果: 0 真实结果: 0
第5个sample预测结果: 4 真实结果: 4 第5个sample预测结果: 6 真实结果: 6
第6个sample预测结果: 4 真实结果: 4 第6个sample预测结果: 5 真实结果: 5
第7个sample预测结果: 1 真实结果: 1 第7个sample预测结果: 0 真实结果: 0
第8个sample预测结果: 6 真实结果: 2 第8个sample预测结果: 5 真实结果: 5
第9个sample预测结果: 8 真实结果: 8 第9个sample预测结果: 7 真实结果: 7
第10个sample预测结果: 5 真实结果: 5 第10个sample预测结果: 8 真实结果: 8
第11个sample预测结果: 8 真实结果: 0 第11个sample预测结果: 8 真实结果: 8
第12个sample预测结果: 5 真实结果: 5 第12个sample预测结果: 6 真实结果: 6
第13个sample预测结果: 6 真实结果: 6 第13个sample预测结果: 7 真实结果: 9
第14个sample预测结果: 9 真实结果: 9 第14个sample预测结果: 0 真实结果: 6
#### 对预测结果可视化 #### 对预测结果可视化
......
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  • 2-up
  • Swipe
  • Onion skin
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test_ = ds_test.create_dict_iterator().get_next() test_ = ds_test.create_dict_iterator().get_next()
test = Tensor(test_['x'], mindspore.float32) test = Tensor(test_['x'], mindspore.float32)
predictions = model.predict(test) predictions = model.predict(test)
softmax = nn.Softmax()
predictions = softmax(predictions)
predictions = predictions.asnumpy() predictions = predictions.asnumpy()
for i in range(15): for i in range(15):
p_np = predictions[i, :] p_np = predictions[i, :]
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