python - Keras 的 model.predict 可以返回字典吗？

Question

文档 https://keras.io/models/model/#predict表示 model.predict 返回预测的 Numpy 数组。 在 Keras API 中，有办法区分这些数组中的哪些是哪些吗？在 TF 实现中怎么样？

在文档同一页的顶部，他们说“模型可以使用列表指定多个输入和输出”。如果相反，通过字典，似乎没有什么问题:

my_model = tf.keras.models.Model(inputs=my_inputs_dict, outputs=my_outputs_dict)

当调用 model.fit 时，相同的文档说“如果模型中的输入层被命名，您还可以传递将输入名称映射到 Numpy 数组的字典。”

如果将 my_output_dict 中的键或 my_output_dict 中的字典值(层)名称附加到 my_model 的输出，那就太好了。预测(...)

如果我使用以下命令将模型保存为 TensorFlow 的 saving_model 格式 protobuf tf.keras.model.save tf.serving API 以这种方式工作——使用命名的输入和输出...

Answer 1

使用my_model.output_names

给定

my_model = tf.keras.models.Model(inputs=my_inputs_dict, outputs=my_outputs_dict)

根据my_model.output_names自行创建dict，它是按预测顺序排列的输出层name属性的列表

prediction_list = my_model.predict(my_test_input_dict)
prediction_dict = {name: pred for name, pred in zip(my_model.output_names, prediction_list)}