Использование предсказания в Keras для предсказания 1D-массива в том же порядке, что и задано

Question

Я делаю регрессию в Keras, с нейронной сетью с 1 входом, 10 скрытыми единицами и 1 выходом. Я соответствовать модели, как обычно:

model.fit(x_train, y_train, nb_epoch=15, batch_size=32) 

теперь я хочу, чтобы предсказать для xtest, который (как x_train и y_train) очень большой 1-мерного массива Numpy. В документации сети Keras, вы можете найти:

predict(self, x, batch_size=32, verbose=0) 

, так что я понимаю, что вы должны сделать:

model.predict(xtest, batch_size=32) 

Я смущен batch_size инструкции. Означает ли это, что predict принимает значения xtest случайным образом?

Потому что мне нужно то, что predict генерирует выходы в точно в том же порядке, как и у xtest. Я имею в виду, в первую очередь, результат, предсказанный для xtest [0], тогда выход предсказал для xtest [1], затем результат предсказал для xtest [2] ... и так далее. С предсказанным массивом я хочу сделать некоторые сравнения с фактическим ytest, который у меня есть, и сделать некоторые статистические данные. Итак, порядок важен. Как мне это сделать?

Заранее спасибо.

Answer 1

Метод предсказания сохраняет порядок примеров. Размер партии необходим, когда ваши данные большие, и вы просто не можете загрузить много примеров в свою память. Затем он загружается и оценивается партиями по порядку оригинального набора.