keras预测_生成器输出形状

Question

我在keras后端使用TensorFlow进行二进制图像分类（我在最后一层使用了S型激活函数）。训练模型后，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）），以及如何解释此结果。

pred.shape
(824, 1)

Answer 1

只是一个猜测...

您要输入的步骤数= 412/16（即25.75个步骤）。 25.75 * batch_size = 32 = 824

我的最佳猜测是，假设ImageDataGenerator的批处理大小为16（我假设步骤分母来自何处），而实际上是32。