Keras：我可以使用model.predict而不使用model.predict_generator來預測是否使用model.fit_generator訓練模型

Question

我是keras新手。 現在，我將使用我使用model.fit_generator訓練的模型來預測測試圖像組。 我可以使用model.predict嗎？ 不知道如何使用model.predict_generator 。 並且文獻表明這兩種結果不同，哪個更好？

非常感謝！

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，您可以這樣做。看看fit_generator()的代碼 ，您會看到該模型不記得它是如何訓練的。 實際上，您可以按任何順序在keras模型上使用所有這些API（ fit ， fit_generator ， predict和predict_generator ）。