predict_all = np.append(predict_all, predict)

这行代码的作用是将一个新的数组 predict 添加到已有的数组 predict_all 中，并返回一个新的包含所有元素的数组。具体来说，它使用 NumPy 库中的 append 函数，将 predict 数组添加到 predict_all 数组的末尾，并将结果存储在 predict_all 中。最后，将 predict_all 返回。

相关问题

test_images = [...] # 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)测试文件路径为test,怎么改

你可以使用os模块读取test文件夹中的所有图像文件路径，然后进行预测。以下是示例代码：

import os
import imageio
import numpy as np

test_images_dir = 'test'  # 测试集图像文件夹路径
test_images = os.listdir(test_images_dir)  # 获取测试集图像文件夹中所有文件的文件名
test_data = []

for image_name in test_images:
    image_path = os.path.join(test_images_dir, image_name)  # 拼接图像文件路径
    image = imageio.imread(image_path)  # 读取图像文件
    image = np.expand_dims(image, axis=-1)  # 对图像进行扩展维度
    image = image / 255.0  # 对图像进行归一化
    test_data.append(image)

test_data = np.array(test_data)  # 将测试数据转换为numpy数组
predictions = model.predict(test_data)  # 对测试数据进行预测

注意：以上代码中的`model`指的是你训练好的模型，需要先加载或重新训练。

####结果预测 pred_label_list = [] for i in range(len(test_vibX_)): validation_audX_list = [] validation_audX_list = test_vibX_[i] validation_audX_list = validation_audX_list.reshape((1,validation_audX_list.shape[0],validation_audX_list.shape[1])) validation_audX_pred = cnn_model.predict(validation_audX_list) pred_label = np.argmax(validation_audX_pred) pred_label_list.append(pred_label) print(pred_label_list)运行这段代码时，总输出 1/1 [==============================] - 0s 53ms/step 1/1 [==============================] - 0s 17ms/step 1/1 [==============================] - 0s 16ms/step 1/1 [==============================] - 0s 18ms/step 这些信息怎么隐藏起来

要隐藏这些输出信息，你可以使用`sys.stdout`将标准输出重定向到一个空的文件对象。这样，所有的输出将被写入空文件对象而不会显示在控制台上。

下面是一个示例代码：

import sys

# 创建一个空的文件对象
empty_file = open('output.txt', 'w')

# 将标准输出重定向到空文件对象
sys.stdout = empty_file

# 运行你的代码
pred_label_list = []
for i in range(len(test_vibX_)):
    validation_audX_list = []
    validation_audX_list = test_vibX_[i]
    validation_audX_list = validation_audX_list.reshape((1,validation_audX_list.shape[0],validation_audX_list.shape[1]))
    validation_audX_pred = cnn_model.predict(validation_audX_list)
    pred_label = np.argmax(validation_audX_pred)
    pred_label_list.append(pred_label)

# 恢复标准输出
sys.stdout = sys.__stdout__

# 关闭文件对象
empty_file.close()

# 打印隐藏输出
print("运行完成")

在上面的代码中，我们首先创建了一个空的文件对象`empty_file`，然后使用`sys.stdout`将标准输出重定向到这个文件对象。接下来，运行你的代码，输出将被写入到文件中而不会显示在控制台上。最后，我们恢复了标准输出，并关闭了文件对象。最后，我们打印一条消息来指示代码已经运行完成。

你可以根据需要将输出写入不同的文件，只需更改`open`函数中的文件名参数即可。

希望对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。