我对Keras非常新手。我已经训练了一个模型，现在想预测存储在子文件夹中的一些图像（就像训练时一样）。在测试时，我想从7个类别（子文件夹）中预测2张图像。下面的test_generator识别到了14张图像，但我得到了196个预测结果。问题出在哪里？非常感谢！

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)test_generator = test_datagen.flow_from_directory(        test_dir,        target_size=(200, 200),        color_mode="rgb",        shuffle = "false",        class_mode='categorical')filenames = test_generator.filenamesnb_samples = len(filenames)predict = model.predict_generator(test_generator,nb_samples)

回答：

你可以将flow_from_directory中的batch_size值从默认值（即batch_size=32）更改为batch_size=1。然后将predict_generator的steps设置为测试图像的总数。像这样：

test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)test_generator = test_datagen.flow_from_directory(        test_dir,        target_size=(200, 200),        color_mode="rgb",        shuffle = False,        class_mode='categorical',        batch_size=1)filenames = test_generator.filenamesnb_samples = len(filenames)predict = model.predict_generator(test_generator,steps = nb_samples)