Keras predict_generator 输出每次都不同答案

【问题标题】：Keras predict_generator output differs every timeKeras predict_generator 输出每次都不同
【发布时间】：2018-08-02 21:49:15
【问题描述】：

在过去的 2 个月里，我一直被这个问题困扰，这让我发疯了，直到我意识到我的 predict_generator 中的“概率”向量完全是错误的。

我正在使用 keras 2，并且我有一个 test 文件夹，其中包含包含图像（不一定相同数量的图像）的子目录

然后我导入我的模型，加载权重并执行以下操作：

from keras.applications import ResNet50
model = ResNet50(include_top=True, weights=None, input_shape=(3,224,224),classes=N)
model.load_weights(model_path)
probs1 = model.predict_generator(batches, steps=batches.n/64, verbose=1)
probs2 = model.predict_generator(batches, steps=batches.n/64, verbose=1)

我不知道为什么，但 probs1 != probs2 当 probs2 看起来像是“正确”的预测时。

附： batches.n/64 不是整数

我该怎么办？

【问题讨论】：

标签： deep-learning keras conv-neural-network keras-2 resnet

【解决方案1】：

看看这个thread。但它应该已经修复了。尝试将datagen.reset() 放在model.predict_generator() 之前。

【讨论】：

【解决方案2】：

改变

steps=batches.n/64

到

steps=batches.n//64

这会将步骤转换为整数。

【讨论】：