ケラス：クラスを順番に予測する方法は？

私はケラスで画像クラスを予測しようとしています（バイナリ分類）。モデルの精度は問題ありませんが、ImageDataGeneratorは入力画像をシャッフルするので、予測されたクラスと元の画像を一致させることができませんでした。例えばケラス：クラスを順番に予測する方法は？

datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) 

generator = datagen.flow_from_directory(
     pred_data_dir, 
     target_size=(img_width, img_height), 
     batch_size=32, 
     class_mode=None, 
     shuffle=False, 
     save_to_dir='images/aug'.format(feature)) 

print model.predict_generator(generator, nb_input)

、私はa1.jpgは、a2.jpgは、...、a9.jpgはpred_data_dirの下で、私はmodel.predict_generator()から

[class for a1.jpg, class for a2.jpg, ... class for a9.jpg]

ような配列を得ることを期待、実際に私は

ようなものを持っている場合

[class for a3.jpg, class for a8.jpg, ... class for a2.jpg]

どうすれば問題を解決できますか？

出典

2016-06-23 Yusuke

これらの画像を予測することは避け、検証/テストセットを直接使用してください。 –

ここでの目標は、精度スコアを取得するのではなく、新しいデータセットのラベルを予測することです。 – Yusuke

はい、質問は意味をなさないので、トレーニングセットラベルは必要ありません。 –

flow_from_directoryのソースコードを見てください。私の場合は、すべての画像の名前を変更する必要がありました。彼らは1.jpg .. 1000.jpgと命名されましたが、順番になるためには0001.jpg .. 1000.jpgと命名されなければなりませんでした。ここでソートが重要です。

flow_from_directoryはsorted(os.listdir(directory))を使用するため、並べ替えは必ずしも直感的ではありません。

出典

2016-12-11 15:04:51 Magnus

flow_from_directory()メソッドは、すべてのファイルを一覧表示するfilenamesメンバを持つDirectoryIteratorオブジェクトを返します。そのメンバーは後続のバッチ生成および反復に使用されるので、ファイル名を予測に一致させるために使用することができます。

たとえば、generator.filenamesは、['a3.jpg', 'a8.jpg', ..., 'a2.jpg']のような並列リストを表示する必要があります。

出典

2017-10-15 17:22:32 Dylan

ケラス：クラスを順番に予測する方法は？

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