Я новичок в керасе и Tensorflow. Я обучил модель в Керасе, используя Tensorflow в качестве бэкэнда, для снижения специфического шума изображений. Когда я использую эту модель для прогнозирования набора тестовых изображений (шум, форма = [batchsize_1, width_1, height_1]), я получаю правильные предсказанные изображения (шум удален, shape = [batchsize_1, width_1, height_1]), но порядок из предсказанных изображений рандомизированы. Поскольку порядок прогнозируемых изображений важен для моего следующего шага, как я могу сохранить порядок прогнозируемых изображений, идентичный тестовым изображениям?
Вот мой код для загрузки модели и прогнозирования тестовых данных:
json_file = open('model.json', 'r')
loaded_model_json = json_file.read()
json_file.close()
loaded_model = model_from_json(loaded_model_json)
loaded_model.load_weights("model.h5")
adam=Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-8)
loaded_model.compile(loss=losses.mean_absolute_error, optimizer=adam)
predict_images= loaded_model.predict(test_images, batch_size=16)
Я уверен, что test_images в порядке в измерении размера партии, но порядок размера партии в predict_images рандомизирован. Порядок predict_image также зависит от того, как я обучил модель? Как я могу оставить порядок predict_image без изменений?
Любые комментарии и помощь будут высоко ценится. Большое спасибо!