Keras是一种深度学习框架，可以帮助开发者快速构建和训练神经网络模型。在很多情况下，我们需要从模型输出中获取前N个最高概率的结果。本文将介绍如何使用Keras实现TopN显示，并提供自编写代码案例。一、什么是TopN显示
在深度学习任务中，输出通常是一个概率向量，每个元素表示输入数据属于对应类别的概率。例如，对于图像分类任务，输出向量的每个元素表示该图像属于某个类别的概率。通常，我们只关心最高概率对应的类别，但有时候我们需要获取前N个最高概率的类别，这就是TopN显示。
二、如何实现TopN显示
实现TopN显示的方法有很多种，这里介绍两种常见的方法：
1.使用numpy.argsort()函数
该函数可以按照给定的维度对数组进行排序，并返回排序后的索引。利用该函数，我们可以先获取输出向量中前N个最高概率的索引，然后根据索引获取对应的类别标签。具体实现代码如下：
```python
import numpy as np
def topn(preds, labels, n=5):
# 获取前n个最高概率的索引
idxs = np.argsort(preds)[-n:]
# 获取对应的标签
topn_labels = [labels[i] for i in idxs]
return topn_labels
```
2.使用Keras自带的函数
Keras提供了一个函数keras.backend.top_k()，可以方便地获取输出向量中前N个最高概率的结果。具体实现代码如下：
```python
import keras.backend as K
def topn(preds, n=5):
# 获取前n个最高概率的结果
topn_vals, topn_idxs = K.tf.nn.top_k(preds, k=n)
return topn_vals, topn_idxs
```
三、自编写代码案例
下面是一个使用Keras实现TopN显示的完整案例。该案例使用ResNet50模型对CIFAR-10数据集进行训练，并实现了TopN显示功能。
```python
import numpy as np
import keras
from keras.datasets import cifar10
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.optimizers import Adam
import keras.backend as K
# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
# 数据预处理
x_train = x_train.astype('float32') / 255
x_test = x_test.astype('float32') / 255
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, 10)
# 构建模型
base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False)
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
predictions = Dense(10, activation='softmax')(x)
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)
# 编译模型
model.compile(optimizer=Adam(lr=0.0001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 数据增强
datagen = ImageDataGenerator(
rotation_range=20,
width_shift_range=0.2,
height_shift_range=0.2,
horizontal_flip=True)
# 训练模型
model.fit_generator(datagen.flow(x_train, y_train, batch_size=32),
steps_per_epoch=len(x_train) / 32, epochs=10,
validation_data=(x_test, y_test))
# 测试模型
preds = model.predict(x_test)
# TopN显示
def topn(preds, labels, n=5):
# 获取前n个最高概率的索引
idxs = np.argsort(preds)[-n:]
# 获取对应的标签
topn_labels = [labels[i] for i in idxs]
return topn_labels
labels = ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']
for i in range(len(x_test)):
topn_labels = topn(preds[i], labels)
print('True label:', labels[np.argmax(y_test[i])], 'Top 5 labels:', topn_labels)
# 保存模型
model.save('resnet50_cifar10.h5')
```
四、
