بسته به زبان برنامه نویسی و چارچوبی که استفاده می کنید، روش های مختلفی برای تست مدل متقاطع خود در حالت دسته ای و ذخیره خروجی های به دست آمده وجود دارد. در اینجا یک روش ممکن با استفاده از Python و TensorFlow وجود دارد:
1- ایجاد مجموعه داده ای از تصاویر: تمام تصاویری را که می خواهید مدل خود را روی آنها آزمایش کنید جمع آوری کنید و آنها را در یک فهرست واحد سازماندهی کنید. شما می توانید از ماژول os در پایتون برای خواندن تمام فایل های دایرکتوری و ذخیره مسیرهای آنها در یک لیست استفاده کنید.
2- پیش پردازش تصاویر: قبل از وارد کردن تصاویر به مدل، باید آنها را از قبل پردازش کنید تا از فرمت و اندازه صحیح آنها مطمئن شوید. می توانید از کتابخانه opencv در پایتون برای کارهای پیش پردازش تصویر استفاده کنید.
3-بارگذاری مدل: از ماژول tensorflow برای بارگذاری مدل متقاطع طراحی شده استفاده کنید.
4- مدل را روی تصاویر اجرا کنید: از طریق مجموعه داده تصاویر تکرار کنید، هر یک را از قبل پردازش کنید و سپس آن را به مدل وارد کنید تا خروجی به دست آید.
5- ذخیره خروجی ها: پس از دریافت خروجی برای هر تصویر، می توانید از ماژول pickle در پایتون برای ذخیره خروجی ها در یک فایل استفاده کنید.
در اینجا مثالی از نحوه اجرای این کار آورده شده است:
import os
import cv2
import tensorflow as tf
import pickle
# Create a dataset of images
image_dir = "path/to/image/directory"
images = [os.path.join(image_dir, f) for f in os.listdir(image_dir) if f.endswith(".jpg")]
# Load the model
model = tf.keras.models.load_model("path/to/model.h5")
# Run the model on the images and save the outputs
outputs = []
for image_path in images:
# Preprocess the image
image = cv2.imread(image_path)
image = cv2.resize(image, (256, 256)) # resize the image to the model input size
image = image / 255.0 # normalize the image
# Run the model on the image
output = model.predict(image)
outputs.append(output)
# Save the outputs to a file
with open("outputs.pkl", "wb") as file:
pickle.dump(outputs, file)
این فقط یک مثال است، شما می توانید کد را مطابق با نیاز خود تنظیم کنید. هنگامی که خروجی ها را ذخیره کردید، می توانید از آنها برای تجزیه و تحلیل بیشتر و ارزیابی عملکرد مدل خود استفاده کنید.