Керас Предикат_Генератор Форма выхода

Question

Я использовал keras с TensorFlow бэкэндом для классификации двоичных изображений (я использовал функцию активации сигмоида для последнего слоя).После обучения модели я попытался использовать predict_generator для прогнозирования нового набора из 412 изображений:

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)

Однако выходная форма выглядит странно (824 X 1).Интересно, почему вывод не 412 X 1 (или (412 X 2)), и как я могу интерпретировать этот результат.

pred.shape
(824, 1)

Answer 1

Просто предположение ...

Вы запрашиваете шаги = 412/16 (то есть 25,75 шагов).25.75 * batch_size = 32 = 824

Мое лучшее предположение, что вы предполагаете, что размер пакета ImageDataGenerator равен 16 (я предполагаю, что отсюда берется знаменатель шагов), тогда как в действительности он равен 32.