我正在尝试从Andreas Werdich实现cnn代码：https://github.com/awerdich/physionet

“该项目的目标是实现一种深度学习算法，该算法将单通道手持式ECG设备的心电图（ECG）记录分为四个不同的类别：正常窦性心律（N），房颤（A），其他节奏（O），或太吵而无法分类（〜）。“

执行代码可以正常工作。但是现在在训练模型之后，我不确定如何预测不同的ECG信号。他使用存储在hdf5文件中的ECG信号。

“对于hdf5文件中代表单个ECG时间序列的每组数据，以下元数据已保存为属性：

• 以uV为单位的基线电压
• 位深度
• 获得
• 采样频率
• 测量单位”

训练后，我将模型保存为

model.save（文件路径） 我将其放在filedropper上：http://www.filedropper.com/ecgcnn

我有一个充满ECG信号的hdf5文件，我想预测一下：http://www.filedropper.com/physioval

我尝试使用model.predict函数，但是没有用。我不确定如何传递ECG信号，因为我需要4种不同的分类。

有人知道我如何进行预测吗？

谢谢