KERASで学習済みのモデルをロードして画像1枚を判別

そこら中に似たようなスクリプトがあると思いますが
忘れないように自分用メモ

#想定のモデル
以前作ったコレなので、ラベル名は某アニメのキャラクター5名・・・

#確認環境
　python3.6.6
　Tensorflow:1.10.0
　Keras：2.2.2

#スクリプト全体

from keras.models import load_model
import numpy as np
from keras.preprocessing.image import img_to_array, load_img

jpg_name = '識別したい画像ファイル名'
model_file_name='重みモデルのファイル名'

model=load_model('./フォルダ名/' + model_file_name+'.h5')

img_path = ('./フォルダ名/' + jpg_name + '.jpg')
img = img_to_array(load_img(img_path, target_size=(224,224)))
img_nad = img_to_array(img)/255
img_nad = img_nad[None, ...]
    
label=['homura','kyoko','madoka','mami','sayaka']
pred = model.predict(img_nad, batch_size=1, verbose=0)
score = np.max(pred)
pred_label = label[np.argmax(pred[0])]
print('name:',pred_label)
print('score:',score)

#解説
一応解説を・・・

#import

from keras.models import load_model
import numpy as np
from keras.preprocessing.image import img_to_array, load_img

#データ読込

#ファイル名
jpg_name = '識別したい画像ファイル名'
model_file_name='重みモデルのファイル名'

#学習済みモデルの読込
model=load_model('./フォルダ名/' + model_file_name+'.h5')

#画像の読込
img_path = ('./フォルダ名/' + jpg_name + '.jpg')
img = img_to_array(load_img(img_path, target_size=(224,224)))
#0-1に変換
img_nad = img_to_array(img)/255
#4次元配列に
img_nad = img_nad[None, ...]

#判別と表示

#表示したいクラス名（任意設定）
label=['homura','kyoko','madoka','mami','sayaka']
#判別
pred = model.predict(img_nad, batch_size=1, verbose=0)
#判別結果で最も高い数値を抜き出し
score = np.max(pred)
#判別結果の配列から最も高いところを抜きだし、そのクラス名をpred_labelへ
pred_label = label[np.argmax(pred[0])]
#表示
print('name:',pred_label)
print('score:',score)