我预测好的数据保存为.h5，然后利用tkk 写一个界面预测结果

当你将预测好的数据保存为`.h5`文件时，通常这是HDF5格式，这种格式常用于存储大规模的数据集，因为它支持高效的数据压缩和并行访问。对于TensorFlow Keras (tkk) 或者Keras本身，它是一个高级API用于构建和训练神经网络模型。

为了在Keras中创建一个用户界面，你可以使用Tkinter或者其他Python GUI库如PyQt、wxPython等，来展示模型预测的结果。以下是基本步骤：

1. **加载模型和数据**：
- 首先，你需要加载保存的`.h5`模型，并读取之前处理好的测试数据集。

import h5py
from tensorflow.keras.models import load_model

model = load_model('your_model.h5')
test_data = h5py.File('test_data.h5', 'r')['data'][:]

2. **编写预测函数**：
- 编写一个函数，接受输入数据并在模型上做预测。

def predict(image):
    prediction = model.predict(image)
    return prediction

3. **搭建GUI界面**：
- 使用Tkinter创建一个窗口，添加一个图片显示区域以及预测按钮。当点击按钮时，会调用预测函数并更新结果显示。

import tkinter as tk
from PIL import Image, ImageTk

# ... (其他界面设置)

def predict_button_click():
    # Load image data from the GUI or file
    img_data = get_image_data_from_user()  # 从用户选择或文件获取图像数据
    result = predict(img_data)
    display_prediction(result)

root = tk.Tk()
image_label = tk.Label(root, width=400, height=300)  # 图片标签
button = tk.Button(root, text="Predict", command=predict_button_click)
# ... (更多布局代码)

4. **显示结果**：
- 将预测结果显示出来，可以是可视化图表或文本形式，取决于你的应用需求。

def display_prediction(prediction):
    # 显示预测结果...
    pass