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ケラスでは、1入力、10隠れユニット、1出力のニューラルネットワークを用いて回帰を行っています。私はいつものように、モデルをフィット: ケラスで `predict`を使って1D配列を与えられた順序と同じ順番に予測する
model.fit(x_train, y_train, nb_epoch=15, batch_size=32)
は今、私は非常に大きな1次元numpyの配列(
x_train
と
y_train
など)である
xtest
ため予測したいです。 Kerasウェブのドキュメントでは、あなたが見つけることができます:
predict(self, x, batch_size=32, verbose=0)
をので、私はあなたがしなければならない理解:
model.predict(xtest, batch_size=32)
私はbatch_size
命令で混乱しています。 predict
はxtestの値をランダムに取ることを意味しますか?
私が必要とするのは、predict
は、の出力を正確にのxtestと同じ順序で生成するということです。つまり、最初にxtest [0]で予測された出力、次にxtest [1]で予測された出力、次にxtest [2]で予測される出力などがあります。その配列を予測して、私が実際に持っているytestといくつかの比較を行い、いくつかの統計を行いたいと思います。したがって、順序は不可欠です。どうしたらいいですか?
ありがとうございます。
ありがとうございます! – David