我正在跟踪this keras tutorial训练一个只有少量数据的猫/狗模型。我运行了github上给出的确切代码，但精度保持为0.5并且永远不会改变。
我的keras版本是2.0.9。
Found 2000 images belonging to 2 classes.
Found 800 images belonging to 2 classes.
Epoch 1/50
125/125 [==============================] - 150s 1s/step - loss: 0.7777 - acc: 0.4975 - val_loss: 0.6931 - val_acc: 0.5000
Epoch 2/50
125/125 [==============================] - 158s 1s/step - loss: 0.6932 - acc: 0.5000 - val_loss: 0.6931 - val_acc: 0.5000
Epoch 3/50
125/125 [==============================] - 184s 1s/step - loss: 0.6932 - acc: 0.5000 - val_loss: 0.6931 - val_acc: 0.5000
Epoch 4/50
125/125 [==============================] - 203s 2s/step - loss: 0.6932 - acc: 0.4940 - val_loss: 0.6931 - val_acc: 0.5000
Epoch 5/50
3/125 [..............................] - ETA: 2:30 - loss: 0.6931 - acc: 0.5417
有谁知道这背后的原因是什么？
我的data目录如下所示：
data/
train/
cats/
cat846.jpg
cat828.jpg
cat926.jpg
cat382.jpg
cat792.jpg
...
dogs/
dog533.jpg
dog850.jpg
dog994.jpg
dog626.jpg
dog974.jpg
...
validation/
cats/
cat1172.jpg
cat1396.jpg
cat1336.jpg
cat1347.jpg
cat1211.jpg
...
dogs/
dog1014.jpg
dog1211.jpg
dog1088.jpg
dog1207.jpg
dog1186.jpg
...
这似乎与操作系统有关。上面的结果是在Ubuntu 16.04虚拟机上。我将代码复制到Windows，它工作正常。但为什么呢？