test_images = 'data/test' # 定义测试集图像路径 test_data = [] for path in test_images: image = imageio.imread(path) image = np.expand_dims(image, axis=-1) image = image / 255.0 test_data.append(image) test_data = np.array(test_data) predictions = model.predict(test_data) # 保存预测结果 for i, pred in enumerate(predictions): imageio.imwrite(f"prediction_{i}.png", pred)怎么改

如果你想改进这段代码，可以考虑以下几点：

1. 使用更快速的图像读取方式，比如使用Pillow库的Image.open()方法，可以提高读取速度。
2. 如果测试集图像数量较大，可以考虑使用tf.data.Dataset读取数据，可以提高数据读取速度和训练效率。
3. 在预测结果保存时，可以使用更加直观的文件名，比如使用测试集图像的文件名作为预测结果文件名，方便后续查看和分析。

下面是代码示例：

import os
import tensorflow as tf
from PIL import Image

test_images = 'data/test'  # 定义测试集图像路径 
test_data = []

for filename in os.listdir(test_images):
    path = os.path.join(test_images, filename)
    with Image.open(path) as img:
        img = img.convert('L')  # 转换为灰度图像
        img = np.array(img) / 255.0  # 归一化
        test_data.append(img)

test_data = np.array(test_data)
predictions = model.predict(test_data)  # 预测结果

for i, pred in enumerate(predictions):
    filename = os.listdir(test_images)[i]
    new_filename = os.path.splitext(filename)[0] + '_prediction.png'  # 构造新文件名
    imageio.imwrite(new_filename, pred)

这样改进后的代码，可以更加高效地读取测试集图像数据，并保存预测结果。