学習済みモデルのロード方法がわかったので，実際に認識してみよう．なお，モデルをロードしたら，学習やテスト（認識）する前にモデルをコンパイルする必要があります．
ロードしたモデルで認識させる (14-load-predict.py)
import numpy as np
from keras.utils.np_utils import to_categorical
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import json
from keras.models import model_from_json
def print_train_test(idx):
print('認識結果 ：', np.argmax(pred_test[idx]))
print('正解ラベル：', np.argmax(y_test[idx]))
i = 1
for x in x_test[idx]:
if (x == 1):
print("+ ", end="")
else:
print(" ", end="")
if i % 15 == 0:
print("")
i += 1
# ファイルを開いて読み込む
x_train = np.load('train_X_data.npy')
y_train = np.load('train_Y_data.npy')
x_test = np.load('test_X_data.npy')
y_test = np.load('test_Y_data.npy')
# 正解ラベルを one-hot-encoding にする
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)
# 保存したモデルの読み込み（10-save-model.py で作成された）
model = model_from_json(open('tegaki-model.json').read())
# 保存した重みの読み込み
model.load_weights('tegaki-predict.hdf5')
model.summary()
# モデルを読み込んだら，学習やテストの前にコンパイルが必要
model.compile(optimizer='rmsprop',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 予測する
pred_test = model.predict(x_test)
while True:
print('---------------------')
print('予測結果を表示したいテストデータの番号（0 から', x_test.shape[0]-1 ,'まで）を入力してください（-1で終了します）：', end="")
str_idx = input()
# 空の場合の処理
if str_idx == "":
print('入力してください')
continue
# 入力した文字列を整数に変換するが，変換できない場合のために例外処理が必要
try:
idx = int(str_idx)
except ValueError:
print('エラー：数字以外の文字は入力できません')
continue
# 終了判定
if idx == -1:
break
if idx < 0 or idx > x_test.shape[0]-1:
print('正しい値を入れてください')
continue
print_train_test(idx)
print('------ 終了しました ------')
Using TensorFlow backend. Model: "sequential_1" _________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= dense_1 (Dense) (None, 128) 28928 _________________________________________________________________ dense_2 (Dense) (None, 10) 1290 ================================================================= Total params: 30,218 Trainable params: 30,218 Non-trainable params: 0 _________________________________________________________________ --------------------- 予測結果を表示したいテストデータの番号（0 から 19 まで）を入力してください（-1で終了します）：0 ⏎ 認識結果 ： 6 正解ラベル： 6 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + --------------------- 予測結果を表示したいテストデータの番号（0 から 19 まで）を入力してください（-1で終了します）：1 ⏎ 認識結果 ： 4 正解ラベル： 9 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + --------------------- 予測結果を表示したいテストデータの番号（0 から 19 まで）を入力してください（-1で終了します）：2 ⏎ 認識結果 ： 3 正解ラベル： 3 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + --------------------- 予測結果を表示したいテストデータの番号（0 から 19 まで）を入力してください（-1で終了します）：-1 ⏎ ------ 終了しました ------
このように，学習済みモデルの保存とロードができれば，1度学習するだけでいつでも予測ができるようになります．