Atividade 7 - Plotando a Categoria Prevista de uma Imagem
Recursos do Minicurso
Plotando a Categoria de uma Imagem
Você deve se lembrar que, ao plotarmos os modelos, o eixo x dos gráficos estava rotulado com os números de 1 a 9. Esses números correspondem às categorias de itens que definimos anteriormente no workshop, ou seja: camiseta/top, calça, blusa de frio, vestido, casaco, sandália, camisa, tênis, bolsa e bota.
Vamos ajustar os rótulos do eixo x para que os dados exibidos fiquem mais fáceis de entender.
Copie e cole o código abaixo no seu notebook do Google Colab:
img = test_images[0] # Seleciona uma imagem do conjunto de teste
print(img.shape) # Exibe a resolução da imagem
img = (np.expand_dims(img, 0)) # Expande o array da imagem
print(img.shape)
# Exibe o nível de confiança da imagem para cada categoria
predictions_single = probability_model.predict(img)
print(predictions_single)
plot_value_array(0, predictions_single[0], test_labels)
_ = plt.xticks(range(10), class_names, rotation=45) # Rótulos das categorias
Para verificar o índice com maior probabilidade, utilize o código:
np.argmax(predictions_single[0])
Explorando os Gráficos
No primeiro trecho de código desta atividade, altere o índice no array test_images para outro valor qualquer.
Pergunta 1
No plot_value_array, troque o primeiro parâmetro para o mesmo valor de índice usado anteriormente.
Qual nome de classe (categoria) tem a maior probabilidade?
Verifique sua resposta executando o código abaixo para exibir a imagem e o gráfico da categoria prevista:
i = seu_valor_desejado
plt.figure(figsize=(6,3))
plt.subplot(1,2,1)
plot_image(i, predictions[i], test_labels, test_images)
plt.subplot(1,2,2)
plot_value_array(i, predictions[i], test_labels)
plt.show()
A resposta está consistente com a previsão da pergunta anterior?