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10

workers=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。

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