<jupyter_start><jupyter_text>**Prediction Time**<jupyter_code>model = tf.keras.models.load_model(save_directory)

for path in sorted(glob("./Image_Test/*")):
    img = tf.keras.preprocessing.image.load_img(path, target_size=(image_height, image_width, 3))

    #Transforme l'image en array, où chaque pixel est une liste, avec 3 valeurs RBG
    img_array = tf.keras.preprocessing.image.img_to_array(img)
    img_array = tf.expand_dims(img_array, 0) # Create a batch

    #Prédit la ressemblance de l'image avec chaqu'une des classes qu'elle connaît
    predictions = model.predict(img_array)
    score = tf.nn.softmax(predictions[0])


    print(f"L'Image {path} appartient sûrement aux {class_names[np.argmax(score)]} avec {round(np.max(score)*100, 2)}% de sûreté")<jupyter_output>L'Image ./Image_Test/Colin_test2.png appartient sûrement aux /Persian avec 99.68% de sûreté
L'Image ./Image_Test/Colin_test3.png appartient sûrement aux /Persian avec 98.06% de sûreté
L'Image ./Image_Test/birman1.jpg appartient sûrement aux /Birman avec 96.74% de sûreté
L'Image ./Image_Test/birman2.jpg appartient sûrement aux /Ragdoll avec 87.27% de sûreté
L'Image ./Image_Test/birman3.jpg appartient sûrement aux /Ragdoll avec 83.92% de sûreté
L'Image ./Image_Test/birman4.jpg appartient sûrement aux /Ragdoll avec 58.67% de sûreté
L'Image ./Image_Test/birman5.jpg appartient sûrement aux /Birman avec 85.97% de sûreté
L'Image ./Image_Test/colin.png appartient sûrement aux /Persian avec 48.71% de sûreté
L'Image ./Image_Test/demon.png appartient sûrement aux /Sphynx avec 99.39% de sûreté
L'Image ./Image_Test/edgar.jpg appartient sûrement aux /Russian_Blue avec 99.64% de sûreté
L'Image ./Image_Test/kael.png appartient sûrement aux /Persian avec 99.91% de sûreté
L'Image ./Image_Test/kael2.png [...]
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