DJL-Java开发者动手学深度学习之使用自己训练的模型进行图片分类预测

最新推荐文章于 2025-02-17 10:40:29 发布

ousinka

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分类专栏： d2lcoder DJL Java开发者动手学习深度学习文章标签：分类数据挖掘人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xxcnb/article/details/122397846

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本文介绍如何加载之前用MNIST数据集训练的深度学习模型，并使用该模型进行图片分类预测。通过预测过程，展示了模型对不同图片的识别概率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在我们上期文章中（文章请见《深度学习之图片分类》），我们使用MNIST数据集训练了自己的图片分类模型，并保存在build/model目录下。接下来，我们将使用上期训练的模型进行预测图片。

加载模型

private static Classifications predict() throws IOException, ModelException, TranslateException {
   
    Image img = ImageFactory.getInstance().fromUrl("https://www.d2lcoder.com/image/0.png");
    Mlp mlp = new Mlp(
        Mnist.IMAGE_HEIGHT * Mnist.IMAGE_WIDTH,
        Mnist