我根据这个教程训练了一个模型。现在，当我对单张图片使用model.predict时，输出值是[[0.19530062 0.80469936]]。

如何解释这个输出？我的意思是，这两个值分别代表什么，即每个值属于哪个类别？如果我是在区分猫和狗，那么如何根据上述输出值确定预测结果是猫还是狗？

回答：

如果你想知道这些值的含义，可以在这里找到答案：如何解释和转换Keras分类器预测的值？

然而，如果你想知道在使用flow_from_directory方法后，ImageDataGenerator中哪些类别被映射到零和一，你可以使用class_indices属性：

class_mapping = train_data_gen.class_indices

来自Keras文档：

classes: 可选的类别子目录列表（例如['dogs', 'cats']）。默认值：None。如果未提供，将从directory下的子目录名称/结构中自动推断类别列表，每个子目录将被视为不同的类别（类别的顺序，将映射到标签索引，将是字母数字顺序）。可以通过class_indices属性获取包含类别名称到类别索引映射的字典。