Tensorflow grab张量流预测精度

这是我当前获取图像类型的代码。一旦它检测到了狗，我会尽力让它看看检测有多确定/准确。希望这是有道理的

如果通过

我正试图让它看看检测有多确定/准确

你的意思是，模型给出的狗类型图像的概率，那么你应该只使用logits，看看狗的索引，它可以从你的CATEGORIES变量推断出来

---

logits是您模型最后一个softmax层的输出。

我们需要更多详细信息，尤其是您的模型架构。也许一个代码示例可以帮助他和其他人，比如我

model = tf.keras.models.load_model(".\\models\\dogandcat")
prediction = model.predict([prepare(pic)])  
if CATEGORIES[int(prediction[0][0])] == 'Dog':
        print('Dog')