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当我在我的 test_set (images) 上使用 model.predict_generator() 时，我得到了不同的预测，当我使用 mode.predict() 在同一个 test_Set 上，我得到了一组不同的预测。
为了使用 model.predict_generator，我按照以下步骤创建了一个生成器:
Imagedatagenerator(此处无参数)并使用 flow_from_directory使用 shuffle = False。images(normalization, zero-centering etc) 同时训练模型。我正在研究涉及狗和猫的二元分类问题(来自 kaggle)。在测试集上，我有 1000 张猫图像。通过使用 model.predict_generator() 我能够获得 87% 的 accuracy()，即 870 张图像被正确分类。但是在使用 model.predict 时，我获得了 83% 的准确率。
这令人困惑，因为两者应该给出相同的结果，对吗？提前致谢:)
最佳答案
@petezurich 感谢您的评论。 generator.reset() before model.predict_generator() 并关闭 predict_generator() 中的 shuffle 修复了问题
关于python - keras 中 model.predict() 和 model.predict_generator() 之间的预测差异，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45115582/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！