keras 中 model.predict() 和 model.predict_generator() 之间的预测差异
difference in predictions between model.predict() and model.predict_generator() in keras
当我在 test_set (images) 上使用 model.predict_generator() 时，我得到了不同的预测，而当我在同一个 test_Set 上使用 mode.predict() 时，我得到了一组不同的预测。
为了使用 model.predict_generator，我按照以下步骤创建了一个生成器：
Imagedatagenerator（此处无参数）并使用 flow_from_directory
shuffle = False.- 没有增强也没有预处理
images(normalization,zero-centering etc) 在训练模型时。
我正在研究涉及狗和猫的二元分类问题（来自 kaggle）。在测试集上，我有 1000 张猫图像。
通过使用 model.predict_generator() 我能够得到 87% accuracy() 即 870 张图像被正确分类。
但是在使用 model.predict 时我得到了 83% 的准确率。
这令人困惑，因为两者应该给出相同的结果，对吗？
提前致谢:)
@petezurich 感谢您的评论。 Generator.reset() 在 model.predict_generator() 之前并在 predict_generator() 中关闭随机播放解决了问题
当我在 test_set (images) 上使用 model.predict_generator() 时，我得到了不同的预测，而当我在同一个 test_Set 上使用 mode.predict() 时，我得到了一组不同的预测。
为了使用 model.predict_generator，我按照以下步骤创建了一个生成器：
Imagedatagenerator（此处无参数）并使用 flow_from_directoryshuffle = False.- 没有增强也没有预处理
images(normalization,zero-centering etc)在训练模型时。
我正在研究涉及狗和猫的二元分类问题（来自 kaggle）。在测试集上，我有 1000 张猫图像。
通过使用 model.predict_generator() 我能够得到 87% accuracy() 即 870 张图像被正确分类。
但是在使用 model.predict 时我得到了 83% 的准确率。
这令人困惑，因为两者应该给出相同的结果，对吗？ 提前致谢:)
@petezurich 感谢您的评论。 Generator.reset() 在 model.predict_generator() 之前并在 predict_generator() 中关闭随机播放解决了问题