Keras：我可以使用model.predict而不使用model.predict_generator来预测是否使用model.fit_generator训练模型

Question

我是keras新手。 现在，我将使用我使用model.fit_generator训练的模型来预测测试图像组。 我可以使用model.predict吗？ 不知道如何使用model.predict_generator 。 并且文献表明这两种结果不同，哪个更好？

非常感谢！

datagen = ImageDataGenerator(
    enter code here`rotation_range=
    ...
    zoom_range = 0.05) 


model = Sequential()
model.add 
...


model.fit_generator(datagen.flow(train_x, train_y, batch_size=batch_size), 
    steps_per_epoch=train_x.shape[0] // batch_size, 
    epochs=epochs, validation_data=(test_x, test_y))


from sklearn.metrics import roc_auc_score
test_y_hat = model.predict(test_x)
roc_auc_score(test_y, test_y_hat)

Answer 1

是的，您可以这样做。看看fit_generator()的代码 ，您会看到该模型不记得它是如何训练的。 实际上，您可以按任何顺序在keras模型上使用所有这些API（ fit ， fit_generator ， predict和predict_generator ）。