keras predict_generator 输出形状

Question

我使用keras 和TensorFlow 后端进行二值图像分类（我在最后一层使用了 sigmoid 激活函数）。训练完模型后，我尝试使用predict_generator 对一组新的 412 张图像进行预测：

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1.0/255)

test_generator = test_datagen.flow_from_directory("E:\\Projects\\Images\\", 
                                                  target_size = (150, 150), 
                                                  class_mode = None, 
                                                  shuffle = False)
test_generator.reset()
pred = model.predict_generator(test_generator, verbose = 1, steps = 412/16)

但是，输出形状很奇怪 (824 X 1)。我想知道为什么输出不是 412 X 1（或 (412 X 2)），以及如何解释这个结果。

pred.shape
(824, 1)

Answer 1

只是猜测...

您要求 steps=412/16 （即 25.75 steps ）。 25.75 * batch_size=32 = 824

我最好的猜测是，您假设 ImageDataGenerator 批量大小为 16（我假设步骤分母来自哪里），而实际上它是 32。