我是深度学习领域的新手，我尝试训练一个用于图像分类的模型。我使用了一个预训练模型（ResNet50）并添加了自己的层。我用于训练的数据集包含每个类别大约1000张图像，并且我将其分成了训练集和测试集。我的问题是，当我使用model.evaluate(test_set_generator)评估模型时，我得到了大约90%的准确率
如果我加载一张图像并使用model.predict(img)进行预测，结果总是相同的类别
我的生成器如下：
img_height = 128img_width = 128train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True)test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)train_generator = train_datagen.flow_from_directory( data_dir_path, target_size=(img_height, img_width), batch_size=16, shuffle=True, class_mode='categorical')validation_generator = test_datagen.flow_from_directory( test_dir_path, target_size=(img_height, img_width), batch_size=16, class_mode='categorical')我的模型如下：
base_model = tf.keras.applications.ResNet50(input_shape=(img_height,img_width,3), include_top=False, weights='imagenet') prediction_layer = tf.keras.layers.Dense(5) model = models.Sequential() model.add(base_model) model.add(tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()) model.add(prediction_layer) base_learning_rate = 0.0005 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(lr=base_learning_rate), loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy'])我加载图像的方式如下：
test_image = image.load_img(path_to_image, target_size=(128, 128))test_image = image.img_to_array(test_image)test_image = np.expand_dims(test_image, axis=0)我尝试加载并预测测试集中的每张图像，结果总是相同的（这是一个较小的输出，但大体上每个输出看起来都差不多）：
[[ -38774.88 -228962.86 20932.826 -169404.3 -265980.06 ]] [[ -54851.016 -320424.4 31585.99 -236997.28 -374307.2 ]] [[ -36518.344 -212326.48 18832.361 -156810.19 -244721.2 ]] [[ -31010.965 -196458.73 19816.562 -146228.39 -230922.06 ]] [[ -37712.95 -222710.1 19780.334 -164643.36 -256392.48 ]] 我不明白为什么评估结果正确而预测结果不正确。我使用model.predict(test_set_generator)预测了test_set_generator，得到的结果看起来对我来说是正确的。结果并不总是相同的。
我尝试更改学习率、增加层数、添加 dropout 层、更改训练轮数和每轮步骤数、使用不同的预训练模型以及不同的批次大小。
我对任何建议表示感谢
回答：
你的模型期望图像值在（0, 1）范围内。
尝试如下操作：
test_image = image.load_img(path_to_image, target_size=(128, 128))test_image = image.img_to_array(test_image) / 255 # < - 除以255test_image = np.expand_dims(test_image, axis=0)