画像がうまく読み込めない

deeplearningで学習したモデルを用いて、Teat評価をしたいと考えています。
Testは画像が二つのファイルにそれぞれ160枚入っています。
Yrue_labelには320の配列をつくり0,1のラベルを与えています。
しかし、prediction_resultでは画像が320枚入って0,1を判断するはずが配列数が288になってしまいます。
なぜこのような事態が起きるのでしょうか。
わかる方がいましたらよろしくお願いいたします。
以下にコードとエラーメッセージをを記載します

#コード抜粋



　　
    # Make mini-batch test data.
    test_generator = test_datagen.flow_from_directory(Test_data_dir, target_size=(224, 224),
                                                      class_mode="categorical", batch_size=batch_size,
                                                      shuffle=False,
                                                      seed=None, save_to_dir=None, subset=None)


    # Prediction.
    prediction_results = model.predict_generator(test_generator, steps=nb_test_samples // batch_size,
                                                 max_queue_size=1, workers=1, use_multiprocessing=False, verbose=1)
    print(prediction_results.shape)
    sample_lis = ["B", "D"]
    # 予測結果を書き出すcsvファイルに加えるため、ファイル名を取得する。
    namepath = []
    list_of_testdata = []
    for sample_name in sample_lis:
        namepath = [os.path.basename(p) for p in glob.glob('./Databox/Test/'+str(sample_name)+'/*.tif', recursive=True)
                    if os.path.isfile(p)]
        #フォルダの枚数
        for i in range(160):
            #print(namepath[i])
            list_of_testdata.append(namepath[i])

    count_correct = 0
    count_miss = 0
    # Accuracy score "Not voting"
    True_label = np.array([0, 1]).repeat(160)
    max_values_lis = np.argmax(prediction_results, axis=1)
    print(True_label.shape)
    print(max_values_lis.shape)
    #print(max_values_lis)
    for i in range(nb_test_samples):
        if True_label[i] == max_values_lis[i]:
            count_correct += 1
        else:
            #print("number",i)
            count_miss += 1 
    accuracy_score_not_voting = count_correct / nb_test_samples
    print("Accuracy score (not voting) :", accuracy_score_not_voting)

print(prediction_results.shape)=（288，2）
print(True_label.shape)＝（320，）
print(max_values_lis.shape)＝（288，）となります

#エラーコード

if True_label[i] == max_values_lis[i]:

IndexError: index 288 is out of bounds for axis 0 with size 288

退会済みユーザー

2021/09/11 00:53 編集

Test_data_dirに入っているデータはいくつありますか？ここからgeneratorが作られ、generatorからpredictされ、print(prediction_results.shape)=（288，2）となっているのであれば、generatorの段階で既に288（本当は320であってほしいのに）のはずです。