В Керасе, как получить `class_indices` или метки прогнозирования для существующей модели
Я знаю, что Керас обеспечивает .class_indicies словарь, содержащий отображение имен классов в класс как часть .flow_from_directory() от его ImageDataGenerator класс ( https://keras.io/preprocessing/image/).
ОДНАКО, есть ли способ получить доступ к соответствующим меткам классов из существующей сохраненной модели (модель, сохраненная в виде файла.h5)? Это кажется важным при вводе моей модели в производство и обслуживании прогнозов, поскольку классы не известны заранее, и поэтому изображения не разделяются в предварительно помеченных каталогах.
Точно так же, есть ли хорошие примеры того, как модель keras должна быть внедрена в производство (особенно для мобильных устройств)? Спасибо!