tensorflow - model.predict
predict(x, batch_size=None, verbose=0, steps=None, callbacks=None, max_queue_size=10,workers=1, use_multiprocessing=False
)参数:
x:输入样本,格式可以是- Numpy数组(或类似array的数组)或数组列表(如果模型具有多个输入)。- TensorFlow张量或张量列表(如果模型具有多个输入)。- tf.data数据集。- 生成器或keras.utils.Sequence实例batch_size:每个梯度更新的样本数。如果未指定,batch_size将默认为32
verbose:模型
steps:宣布预测回合完成之前的步骤总数(样本批次)。忽略默认值None
callbacks:预测期间应用的回调函数列表max_queue_size=10:
仅用于generator或keras.utils.Sequence输入。
生成器队列的最大大小。
如果未指定,max_queue_size将默认为10workers=1:
仅用于generator或keras.utils.Sequence输入。
使用基于进程的线程时,要启动的最大进程数。
如果未指定,worker将默认为1。如果为0,将在主线程上执行生成器use_multiprocessing=False:
仅用于generator或keras.utils.Sequence输入。
如果为True,则使用基于进程的线程。
如果未指定,则use_multiprocessing将默认为False。
如果对您有帮助,麻烦点赞关注,这真的对我很重要!!!如果需要互关,请评论留言!
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