fastai学习者需求和批量预测

我之前使用fastai库训练了一个resnet34模型,并保存了weights.h5文件。使用最新版本的fastai,我是否仍然需要有非空的train和有效的文件夹才能导入我的学习者并在测试集中进行预测?

此外,Im目前正在循环通过每个测试图像并使用 learn.predict_array

我目前正在做的只是加载/预测的示例:

PATH = '/path/to/model/'
sz = 224
arch=resnet34
tfms = tfms_from_model(resnet34, sz, aug_tfms=transforms_side_on, max_zoom=1.1)
data = ImageClassifierData.from_paths(PATH, tfms=tfms, bs=64)
learn = ConvLearner.pretrained(arch, data, precompute=False)
learn.unfreeze()
learn.load('224_all')

imgs = sorted(glob(os.path.join(test_path, '*.jpg')))
preds = []
_,val_tfms = tfms_from_model(resnet34, 224)
for n, i in enumerate(imgs):
        im = val_tfms(open_image(i))[None]
        preds.append(1-np.argmax(learn.predict_array(im)[0]))