Keras predict_generator输出每次都不同

Question

在过去的两个月里，我被这个问题困扰了，它让我疯狂，直到我意识到我的概率＆＃34;来自predict_generator的向量是完全错误的。

我正在使用keras 2，而且我的测试文件夹包含包含图像的子目录（不一定是相同数量的图像）

然后我导入我的模型，加载权重并执行此操作：

from keras.applications import ResNet50
model = ResNet50(include_top=True, weights=None, input_shape=(3,224,224),classes=N)
model.load_weights(model_path)
probs1 = model.predict_generator(batches, steps=batches.n/64, verbose=1)
probs2 = model.predict_generator(batches, steps=batches.n/64, verbose=1)

并且我不知道为什么但probs1！= probs2当probs2看起来像＆＃34;正确＆＃34;预测。

P.S。 batches.n / 64不是整数

我该怎么办？

Answer 1

看看这个thread。但它应该已经修好了。 尝试将datagen.reset()放在model.predict_generator()之前。