как использовать keras model.predict вместо keras model.predict_generator

Question

train_batches = ImageDataGenerator().flow_from_directory(directory=train_path, target_size=(256,1600),
    classes=['good', 'bad'], batch_size=10)
valid_batches = ImageDataGenerator().flow_from_directory(directory=valid_path, target_size=(256,1600),
    classes=['good', 'bad'], batch_size=4)
test_batches = ImageDataGenerator().flow_from_directory(directory=test_path, target_size=(256,1600),
    classes=['good', 'bad'], batch_size=40)

predictions = model.predict_generator(test_batches, steps=1, verbose=0)

с приведенной выше моделью кода дает правильные прогнозы, как и ожидалось, но в сценарии реального времени я не хочу использовать Предсказатель_генератор, так как данные будут помечены.

def prepare_image(file):
    img_path = 'MobileNet-inference-images/'
    img = image.load_img(img_path + file, target_size=(256, 1600))
    img_array = image.img_to_array(img)

    img_array_expanded_dims = np.expand_dims(img_array, axis=0)
    return keras.applications.mobilenet.preprocess_input(img_array_expanded_dims)

preprocessed_image = prepare_image('6a7b866b8.jpg')
predictions = model.predict(preprocessed_image, steps=1, verbose=0)

, когда я использую приведенный выше код предсказания совершенно разные. Любая идея о том, как решить эту проблему, была бы благодарна.