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我之前使用 fastai 库训练了一个 resnet34 模型，并保存了 weights.h5 文件。使用最新版本的 fastai，我是否仍然需要有非空的 train 和有效文件夹才能导入我的学习者并在测试集上进行预测？

另外，我目前正在遍历每个测试图像并使用learn.predict_array，但是有没有办法在测试文件夹上批量预测？

我目前正在做的只是加载/预测的示例：

PATH = '/path/to/model/'
sz = 224
arch=resnet34
tfms = tfms_from_model(resnet34, sz, aug_tfms=transforms_side_on, max_zoom=1.1)
data = ImageClassifierData.from_paths(PATH, tfms=tfms, bs=64)
learn = ConvLearner.pretrained(arch, data, precompute=False)
learn.unfreeze()
learn.load('224_all')

imgs = sorted(glob(os.path.join(test_path, '*.jpg')))
preds = []
_,val_tfms = tfms_from_model(resnet34, 224)
for n, i in enumerate(imgs):
        im = val_tfms(open_image(i))[None]
        preds.append(1-np.argmax(learn.predict_array(im)[0]))

现在必须有一种更清洁的方法来做到这一点，不是吗？

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在 fastai 中，您现在可以导出并加载学习器以对测试集进行预测，而无需加载非空的训练和验证集。为此，您应该使用export方法和load_learner函数（两者都在 basic_train 中定义）。

在您当前的情况下，您可能必须以旧方式（使用训练/有效数据集）加载您的学习器，然后将其导出，您就可以使用它对load_learner您的测试集进行预测。

我将留下文档链接：

- https://docs.fast.ai/basic_train.html#Deploying-your-model

这应该澄清任何后续问题。

于 2019-03-04T10:00:03.700 回答
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data = ImageClassifierData.from_paths(PATH, tfms=tfms, bs=64)
learn = ConvLearner.pretrained(arch, data, precompute=False)
learn.unfreeze()
learn.load('224_all')

preds = learn.predict(is_test=True)
于 2019-02-20T05:58:42.933 回答