tensorflow.js 中预测的输出概率

Question

我有一个 model.json 通过 tensorflow.js 转换器从 tensorflow 生成

原来在python中tensorflow中model的实现是这样构建的：

model = models.Sequential([
        base_model,
    layers.Dropout(0.2),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(128, activation='relu'),
    layers.Dense(num_classes)
    ])

在tensorflow中，概率可以通过score = tf.nn.softmax(predictions[0])生成，根据官网教程

如何在 tensorflow.js 中得到这个概率？

我已经复制了下面的代码模板：

$("#predict-button").click(async function () {
    if (!modelLoaded) { alert("The model must be loaded first"); return; }
    if (!imageLoaded) { alert("Please select an image first"); return; }
    
    let image = $('#selected-image').get(0);
    
    // Pre-process the image
    console.log( "Loading image..." );
    let tensor = tf.browser.fromPixels(image, 3)
        .resizeNearestNeighbor([224, 224]) // change the image size
        .expandDims()
        .toFloat()
        // RGB -> BGR
    let predictions = await model.predict(tensor).data();
    console.log(predictions);
    let top5 = Array.from(predictions)
        .map(function (p, i) { // this is Array.map
            return {
                probability: p,
                className: TARGET_CLASSES[i] // we are selecting the value from the obj
            };
        }).sort(function (a, b) {
            return b.probability - a.probability;
        }).slice(0, 2);
        console.log(top5);
    $("#prediction-list").empty();
    top5.forEach(function (p) {
        $("#prediction-list").append(`<li>${p.className}: ${p.probability.toFixed(6)}</li>`);
        });

如何修改上面的代码？

输出与变量'predictions'的值相同：

Float32Array(5)
0: -2.5525975227355957
1: 7.398464679718018
2: -3.252196788787842
3: 4.710395812988281
4: -4.636396408081055
buffer: (...)
byteLength: (...)
byteOffset: (...)
length: (...)
Symbol(Symbol.toStringTag): (...)
__proto__: TypedArray


0: {probability: 7.398464679718018, className: "Sunflower"}
1: {probability: 4.710395812988281, className: "Rose"}
length: 2
__proto__: Array(0)

求助！！！谢谢！

Answer 1

为了使用 softmax 函数从模型的对数中提取概率，您可以执行以下操作：

这是对数数组，也是您从模型

中获得的predictions

const logits = [-2.5525975227355957, 7.398464679718018, -3.252196788787842, 4.710395812988281, -4.636396408081055]

您可以对值数组调用 tf.softmax()

const probabilities = tf.softmax(logits)

结果：

[0.0000446, 0.9362511, 0.0000222, 0.0636765, 0.0000056]

然后如果你想得到概率最大的索引你可以使用tf.argMax():

const results = tf.argMax(probabilities).dataSync()[0]

结果：

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我对 jQuery 不太熟悉，所以这可能不正确。但这是我如何按降序获得输出的概率：

let probabilities = tf.softmax(predictions).dataSync();
$("#prediction-list").empty();
probabilities.forEach(function(p, i) {
  $("#prediction-list").append(
    `<li>${TARGET_CLASSES[i]}: ${p.toFixed(6)}</li>`
  );
});

tensorflow.js 中预测的输出概率

Output probability of prediction in tensorflow.js

tensorflow

tensorflow.js

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