Keras Predict_generator 每次执行时都会给出不同的结果答案

【问题标题】：Keras Predict_generator gives different results each time I execute itKeras Predict_generator 每次执行时都会给出不同的结果
【发布时间】：2021-07-12 07:04:16
【问题描述】：

我正在尝试在我的 CNN 培训中使用生成器，但出于某种原因。但是，当我尝试运行 model.predict_evaluator() 时，每次执行它（我在 Jupyter Notebook 中工作）时，都会给出不同的结果！相同的数据（存储在文件夹中），相同的模型（我只是重新运行相同的单元格）

这个块工作正常，每次我重新运行它时，它都会给出相同的指标

test_generator = test_datagen.flow_from_directory(
            'keras_data/test',
            batch_size = 1,
            class_mode='categorical')
loss, acc = model.evaluate(test_generator, verbose=1)
print(loss,acc)

但是，当我运行这个单元格时，它每次都会给出不同的结果

ytest = test_generator.classes
yhat = np.argmax(model.predict_generator(test_generator),axis=1)

from sklearn.metrics import confusion_matrix

m = confusion_matrix(ytest,yhat)
print(m)

这没有任何意义！对正在发生的事情有任何想法吗？

编辑：这是我创建生成器的方式，以防万一出现问题

train_datagen = ImageDataGenerator(
        preprocessing_function=preprocess_input,
        horizontal_flip=True)

test_datagen = ImageDataGenerator(preprocessing_function=preprocess_input)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        'keras_data/train',
        batch_size=1,
        class_mode='categorical')
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
        'keras_data/val',
        batch_size=1,
        class_mode='categorical')

【问题讨论】：

ytest和yhat的形状是什么？
@ML_Engine 相同，(62,) & (62,)。我在不使用生成器的情况下运行相同的脚本，它运行良好。我不明白为什么 model.predict_generator 在使用相同的模型和测试数据时会提供不同的结果...
为测试生成器设置shuffle = False。
@Frightera 这成功了！非常感谢！！！

标签： python tensorflow keras conv-neural-network generator

【解决方案1】：

Shuffle - 是否打乱数据 (default: True) 如果设置为False，则按字母数字顺序对数据进行排序。

来自 cmets

为测试生成器设置shuffle = False 已解决问题（转述自 Frightera）

【讨论】：