keras：model.predictとmodel.predict_probaの違いは何ですか
Model.predictとmodel.predict_probaはどちらも、各行の各カテゴリでの確率を表す同一の2Dマトリックスを提供することがわかりました。
2つの機能の違いは何ですか？
予測
predict(self, x, batch_size=32, verbose=0)
入力サンプルの出力予測を生成し、バッチ方式でサンプルを処理します。
引数
x: the input data, as a Numpy array.
batch_size: integer.
verbose: verbosity mode, 0 or 1.
返品
A Numpy array of predictions.
predict_proba
predict_proba(self, x, batch_size=32, verbose=1)
バッチごとに入力サンプルのクラス確率予測を生成します。
引数
x: input data, as a Numpy array or list of Numpy arrays (if the model has multiple inputs).
batch_size: integer.
verbose: verbosity mode, 0 or 1.
返品
A Numpy array of probability predictions.
編集：kerasの最近のバージョンでは、predictとpredict_probaは同じです。つまり、どちらも確率を与えます。クラスラベルを取得するには、predict_classesを使用します。ドキュメントは更新されません。 （Avijit Dasguptaのコメントから適応）
前のコメント（および ここ ）で述べたように、現在のところ違いはありません。
ただし、1つは が下位互換性のためにのみ存在するようです （どちらかは不明で、知りたいと思います）。