私はpredict_generatorが確率を出力することを理解しています。クラスを得るために、私はちょうど最大の確率のためのインデックスを見つけます、そして、それは最も確からしいクラスです。しかし、私はこれを実行した後、predict_classesを呼び出す場合とは異なる結果を得ています。私はなぜなのか理解していない。誰かがこれを説明できますか？model.predict_classes vs model.predict_generator in keras
Kerasでジェネレータをアルファベット順にソートされているフォルダを一覧表示するグロブを使用する場合、バッチように、あなたはクラスが
# save classes to JSON
class_json = json.dumps(train_generator.class_indices)
with open("class.json", "w") as class_file:
class_file.write(class_json)
を使用して、トレーニング中に使用されているサンプルは、（ここでは）バッチ・ジェネレータにしてシャッフルされ得ることができますfit_generatorまたはevaluate_generatorによって要求され、ランダムサンプルが与えられます。
別の可能性これは、画像上で行われている場合は助けることhttps://github.com/fchollet/keras/issues/3477
希望に述べたようにImageDataGeneratorに再スケール= 1/255を使用することではありません！