如何获得一批图像的keras模型预测？

Question

对不起，我的英语。我是机器学习的新手。我正在使用此代码来预测图像输入的类别。

def predict(self, imagePaths):
    classes_array=[]
    for i in imagePaths:
        print(i)
        image=(cv2.imread(i, 1))
        #new_image=cv2.resize(image,(100,100))
        #thr_image = cv2.adaptiveThreshold(new_image,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,11,10)
        thr_image = image.astype("float") / 255.0
        predict_image=np.array(thr_image).reshape(-1, 100,100,3)     
        #Process predict image for prediction
        classes = model.predict_classes(predict_image)
        classes_array.append(classes)                              
    #Predicted label of image
    return classes_array

此处imagePaths是一个数组，其中包含需要预测的图像文件路径。此代码可预测imagepaths数组中的每个图像。但是我需要有一个最适合整批图像的输出类。有人可以帮我吗？