您好我想问您的原码中nb_epoch，batch_siz，validation_steps的关系，您说批尺寸迭代步数是48200，也就是25600，为何是25600?FER2013的训练集应该只有28709个图像，还有看您的源码里写的validation_steps=2000，为何是2000不是200？
另外这里：steps_per_epoch=800/(batch_siz/32),为何这样取steps_per_epoch？期待您的解答

运行模型测试部分的代码时，kernel就dead了

你好，首先非常感谢您的无私分享，我的问题就是为什么识别率之和的结果不等于1呢？

针对fer2013数据集，在您的tensorflow版本emotion classifier上进行了训练（没有改动代码）训练过程中的测试结果准确率大概在65%上下浮动，迭代了20000次之后，进行测试结果准确率只有65%左右，并没有达到70%.请问您的训练代码是否和该上传代码有所不同，可否提供模型下载链接呢？谢谢！！

你好，很感谢博主你的无私分享。本人刚刚学习机器学习，我想请问一下预测单张图片情绪的py如何改为要预测图片的地址？
希望能得到你的回复，谢谢你。

你好，首先谢谢你的回复，现在不得不再次询问你，就是那个keras的单张图片预测的py程序里修改为预测图片或预测文件夹的路径怎么修改呢，改哪里？
希望您能够再次回答，谢谢！

Hey
I read your comment here
https://github.com/amineHorseman/facial-expression-recognition-using-cnn
You said you have updates manuscript of their code.
Can you send me?
[email protected]

博主您好；

我想请问一个问题，

若是我想在ubuntu上使用这份代码，那有些什么地方是需要修改和注意的吗？

期待您的回复，谢谢~

Shilly你好, 在测试你提供的模型时,运行
python confusion_matrix.py model
之后得到的测试集acc只有55.586% 并不能达到你图片上的~70% 是模型上还需要一定的修改吗

sry .i didnt install chinese input-method on my ubuntu OS so that i write down my question in ENGLISH.

i run your code successfully on ubuntu os, and i tested ur model. the outcomes are as follows

{'angry': 1.680927, 'disgust:': 0.024156317, 'fear': 0.38532764, 'happy': 0.37007406, 'sad': 0.30601713, 'surprise': 0.08675081, 'neutral': 0.146747}
Emotion : angry
{'angry': 0.2911712, 'disgust:': 0.044982724, 'fear': 0.24095652, 'happy': 1.2809961, 'sad': 0.17451024, 'surprise': 0.19956648, 'neutral': 0.7678167}
Emotion : happy
{'angry': 0.85339236, 'disgust:': 0.18872109, 'fear': 0.7736851, 'happy': 0.21916914, 'sad': 0.16908921, 'surprise': 0.25328648, 'neutral': 0.5426566}
Emotion : angry

im so confused that why the sum of these probabilities is not 1?

im looking forward to ur early reply .thx~

能否提供个百度网盘链接？谢谢！