Как получить процент вероятности в модели прогнозирования Keras CNN ⇐ Python

[Anonymous]

Здесь я получаю данные в виде [0 1 0 0] или [0 0 0 1], ---
Я понимаю, что он сообщает мне, что [0 1 0 0] — это метка 2, [0 0 0 1] — это метка 4, [1 0 0 0] — метка 1, [0 0 1 0] — метка 3.

Код: Выделить всё

import pickle
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

MAX_SEQUENCE_LENGTH = 1000
MAX_NB_WORDS = 20000

with open ('textsdata', 'rb') as fp:
texts = pickle.load(fp)

tokenizer = Tokenizer(num_words=MAX_NB_WORDS)
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
inputquery = ["Play some music will ya"]
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(inputquery)
model = load_model('my_model.h5')
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=['acc'])
print("sequences", sequences)

data = pad_sequences(sequences, maxlen=MAX_SEQUENCE_LENGTH)
classes = model.predict(data)
y_classes = classes.argmax(axis=-1)
print(y_classes)

Мне нужно, чтобы оно было в процентах, так как оно уверено, что это label1, как 0,67
Значение перед softmax или значение того, что достаточно уверенно, чтобы сказать, что это label1 или label2 или label3 или label4 -

Мне нужно, чтобы процентное соотношение было любым из них или всеми этими процентами, например...

Если входные данные имеют выходные данные, например

Класс1 - 0,87

Класс2 - 0,3

Класс3 - 0,5

Класс 4 - 0,5
Как я могу получить такой вывод, а не просто [1 0 0 0]
Что мне следует добавить рядом с приведенным выше кодом, пожалуйста, скажите

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/527 ... -model-cnn