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私は、ディレクトリからのフローを使用してイメージを取得し、次に、確率とクラスを予測するためにpredict_generatorで使用するジェネレータを作成しています。問題は、両方を予測すると、シャッフル引数をどこにも使用していないのに、ラベルがシャッフルされるということです。正しいラベルに正しいクラスを割り当てるにはどうすればよいですか？以下は私の完全なコードです：predict_classes（）からそれぞれのjpegファイルにクラスをマッピングする方法は？
コードクラスの
from __future__ import division
import numpy as np
from keras import applications
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
top_model_weights_path = '/home/rehan/ethnicity.071217.23-0.28.hdf5'
path = "/home/rehan/countries/pakistan/guys/test/"
img_width, img_height = 139, 139
confidence = 0.8
model = applications.InceptionResNetV2(include_top=False, weights='imagenet',
input_shape=(img_width, img_height, 3))
print("base pretrained model loaded")
validation_generator = ImageDataGenerator(rescale=1./255).flow_from_directory(path, target_size=(img_width, img_height),
batch_size=6)
print("generator built")
print(validation_generator.filenames)
features = model.predict_generator(validation_generator)
print("features found")
model = Sequential()
model.add(Flatten(input_shape=(3, 3, 1536)))
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(6, activation='softmax'))
model.load_weights(top_model_weights_path)
print("top model loaded")
prediction_proba = model.predict_proba(features)
prediction_classes = model.predict_classes(features)
print(prediction_proba)
print(prediction_classes)
出力ファイル名の
[4 4 4 4 0 4 1 0 4 1 3 4]
出力
['test1/pakistan_guys_19_0327850289.jpg', 'test1/pakistan_guys_19_0328320258.jpg', 'test1/pakistan_guys_19_0328792595.jpg', 'test1/pakistan_guys_19_0329098521.jpg', 'test1/pakistan_guys_19_0330327554.jpg', 'test1/pakistan_guys_19_0331605496.jpg', 'test1/pakistan_guys_19_0340513245.jpg', 'test1/pakistan_guys_19_0340525097.jpg', 'test1/pakistan_guys_19_0340536960.jpg', 'test1/pakistan_guys_19_0340551769.jpg', 'test1/pakistan_guys_19_0341250408.jpg', 'test1/pakistan_guys_19_0341327910.jpg']