python - keras model.predict 随机化输出顺序？

Question

我是 keras 和 Tensorflow 的新手。我使用 Tensorflow 作为后端在 Keras 中训练了一个模型，以减少图像的特定噪声。当我使用此模型预测一组测试图像(嘈杂，形状= [batchsize_1，width_1，height_1])时，我得到了正确的预测图像(噪声去除，形状= [batchsize_1，width_1，height_1])，但顺序的预测图像是随机的。由于预测图像的顺序对我的下一步很重要，我如何才能使预测图像的顺序与测试图像的顺序相同？

这是我加载模型和预测测试数据的代码:

json_file = open('model.json', 'r')
loaded_model_json = json_file.read()
json_file.close()
loaded_model = model_from_json(loaded_model_json)
loaded_model.load_weights("model.h5")
adam=Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-8)
loaded_model.compile(loss=losses.mean_absolute_error, optimizer=adam)
predict_images= loaded_model.predict(test_images, batch_size=16)

我确信 test_images 在 batchsize 维度上是有序的，但是 predict_images 的 batchsize 顺序是随机的。 predict_image 的顺序是否也取决于我训练模型的方式？如何保持 predict_image 的顺序不变？

如有任何意见和帮助，我们将不胜感激。非常感谢!

Answer 1

如果您的数据集是生成器，则需要传递 shuffle=False(默认情况下为 True)，否则您的预测将被打乱。示例

imageDataGenerator.flow_from_dataframe(
dataframe, shuffle=False)