我是keras的新手。现在我想用model.fit_generator训练的模型来预测测试图像组。我可以使用model.predict吗？我不确定如何使用model.predict_generator。而且文献显示这两个的结果不同，哪一个更好？

非常感谢！

datagen = ImageDataGenerator(    enter code here`rotation_range=    ...    zoom_range = 0.05) model = Sequential()model.add ...model.fit_generator(datagen.flow(train_x, train_y, batch_size=batch_size),     steps_per_epoch=train_x.shape[0] // batch_size,     epochs=epochs, validation_data=(test_x, test_y))from sklearn.metrics import roc_auc_scoretest_y_hat = model.predict(test_x)roc_auc_score(test_y, test_y_hat)

回答：

是的，你可以这样做。查看fit_generator()的代码，你会发现模型并不会记住它是如何被训练的。实际上，你可以以任何顺序在keras模型上使用所有这些API（fit，fit_generator，predict，predict_generator）。