假设我有一个数据集和一个Keras模型。使用tf Dataset API中的batch()
将数据集分为几批。现在,我正在寻找一种有效且干净的方法来对所有测试样品进行批量预测。
我尝试了以下代码,它可以正常工作。
batch_size = 32
dataset = dataset.batch(batch_size)
predictions = keras_model.predict(dataset, steps=math.ceil(num_testing_samples / batch_size))
我想知道有没有更有效,更优雅的方法来实现这一目标?