在Keras中使用`predict`以与给定

Question

我在Keras做回归，神经网络有1个输入，10个隐藏单位和1个输出。我像往常一样适合模特：

model.fit(x_train, y_train, nb_epoch=15, batch_size=32)

现在我想预测xtest是一个非常大的1维numpy数组（x_train和y_train）。在Keras网站的文档中，您可以找到：

predict(self, x, batch_size=32, verbose=0)

所以我理解你必须这样做：

model.predict(xtest, batch_size=32)

我对batch_size指令感到困惑。这是否意味着predict以随机方式获取xtest的值？

因为我需要的是predict生成完全的输出与xtest给出的顺序相同。我的意思是，首先为xtest [0]预测输出，然后为xtest [1]预测输出，然后为xtest [2]预测输出......依此类推。有了这个预测的数组，我想与我拥有的实际ytest进行一些比较并做一些统计。所以，订单是必不可少的。我该怎么办？

提前谢谢。

Answer 1

预测方法保留了示例的顺序。当您的数据很大并且您无法在内存中加载大量示例时，批量大小是必不可少的。然后按照原始集的顺序逐批加载和评估。