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)
最佳答案
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)
关于python - 如何将 predict_generator 与 ImageDataGenerator 一起使用?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45806669/