我试着处理自然图像处理分类图像成三个不同的类别[airplane, car, motorcycle]。如下所示。

single_image = load_images('sample_data/')  ## Load airplane image into array of arrays
single_image = resize_images(single_image, inp_img_width,inp_img_height)  ## Resize the image to the predefined size

le.classes_ 
#which shows answer as "array(['airplane', 'car', 'motorbike'], dtype=object)"

我使用keras.utils.normalize将图像转换为每个类别中浮点数数组

single_image_norm = tf.keras.utils.normalize(np.asfarray(single_image))

当我实现我的模型时，它成功地显示了飞机图像的正确类别。

model(single_image_norm)
#which shows answer as "<tf.Tensor: shape=(1, 5), dtype=float32, numpy=array([[1., 0., 0., 0., 0.]], dtype=float32)>"

但是在这里，我不仅要显示类别的数组，还要显示类别的名称。例如飞机图像将是，

model(singe_image_norm)
#which answers "airplane"

有人能帮我吗？我应该添加/使用什么代码？希望能被理解，对不起，我的英语不好。