python - 如何将 predict_generator 与 ImageDataGenerator 一起使用？

Question

我是 Keras 的新手。我训练了一个模型并想预测存储在子文件夹中的一些图像(例如用于训练)。为了进行测试，我想预测 7 个类(子文件夹)中的 2 个图像。下面的 test_generator 看到了 14 张图像，但我得到了 196 个预测。错误在哪里？非常感谢!

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

test_generator = test_datagen.flow_from_directory(
        test_dir,
        target_size=(200, 200),
        color_mode="rgb",
        shuffle = "false",
        class_mode='categorical')

filenames = test_generator.filenames
nb_samples = len(filenames)

predict = model.predict_generator(test_generator,nb_samples)

Answer 1

您可以将 flow_from_directory 中的 batch_size 的值从默认值(即 batch_size=32 )更改为 batch_size=1 。然后将 predict_generator 的 steps 设置为测试图像的总数。像这样:

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

test_generator = test_datagen.flow_from_directory(
        test_dir,
        target_size=(200, 200),
        color_mode="rgb",
        shuffle = False,
        class_mode='categorical',
        batch_size=1)

filenames = test_generator.filenames
nb_samples = len(filenames)

predict = model.predict_generator(test_generator,steps = nb_samples)