我知道 keras 提供了一个.class_indicies字典，其中包含从类名到类的映射作为.flow_from_directory()其ImageDataGenerator类的一部分（https://keras.io/preprocessing/image/）。
但是，有没有办法从现有的保存模型（保存为 .h5 文件的模型）访问相应的类标签？在将我的模型投入生产和提供预测服务时，这似乎很重要，因为预先不知道这些类，因此图像不会在预先标记的目录中分开。
同样，有没有什么好的例子可以说明如何将 keras 模型部署到生产环境（尤其是移动设备）？谢谢！
不知道你解决了没有。我昨天遇到了这个问题，我想到的唯一解决方案是在设置 anumpy后将字典保存到文件train_generator中；就像是：
np.save('FILENAME', self.train_generator.class_indices)
当你完成训练时。然后，当您进行单一预测时：
single_pred = np.squeeze(self.model.predict(image))
if isfile('FILENAME.npy'):
class_indices = np.load(self.indices_file + '.npy').item()
results_dict = dict(zip(class_indices.keys(), single_pred))