Keras中概率预测的生成器方法是predict_generator
。该方法用于生成器模式下的概率预测,可以根据给定的生成器生成输入数据,并返回每个输入样本的概率预测结果。
生成器是一种用于动态生成数据的对象,通常用于处理大规模数据集或无法一次加载到内存中的数据。在Keras中,可以使用ImageDataGenerator
等类来创建图像数据生成器,或者使用Sequence
类来创建自定义数据生成器。
predict_generator
方法的使用方式如下:
predictions = model.predict_generator(generator, steps=None, max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=False, verbose=0)
其中,generator
是数据生成器对象,steps
是生成器迭代的总步数(可选参数),max_queue_size
是生成器队列的最大容量(可选参数),workers
是生成器的工作线程数(可选参数),use_multiprocessing
指定是否使用多进程来生成数据(可选参数),verbose
指定是否显示进度信息(可选参数)。
该方法返回一个包含概率预测结果的NumPy数组,数组的每一行对应一个输入样本的概率预测。
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