我是Keras/ML的完全初学者！

假设我已经成功训练了一个神经网络（可能是CNN或其他类型），生成的模型文件为my_model.h5，我可以这样加载模型：

from keras import load_model
model = load_model("my_model.h5")

现在我想加载一个新的数据集，仅用于应用我的神经网络（不是训练或验证），我该怎么做？我理解的是，对于我输入的每个样本，我应该能得到一个介于0到1之间的分数，这个分数量化了神经网络对该样本为信号的置信度。我如何得到这些分数，例如以{sample1: score, sample2: score,...}的形式？

任何帮助都非常感谢！

回答：

方法如下：

results = model.predict(inputData)

inputData必须具有与训练数据相同的维数，并且形状必须兼容。

按照标准，样本位于第一维度。

for res in results:    #res 是某个样本的分数