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こちらで下記のコードで確認しましたが、バッチサイズによらず結果は一致しました。
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なお、Tensorflow に付属している Keras を使ってます。
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img = np.float32(img) / 255
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image_data = np.array([img for i in range(
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image_data = np.array([img for i in range(50)])
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print(image_data.shape)
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base_model = Xception(include_top=True, weights="imagenet", input_shape=(299, 299, 3))
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for i in range(100):
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model = Model(inputs=base_model.input, outputs=base_model.layers[i + 2].output)
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p1 = model.predict(image_data, batch_size=1)
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p2 = model.predict(image_data, batch_size=32)
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if not np.allclose(p1, p2, rtol=1e-03):
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print(p1.ravel()[:10])
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print(p2.ravel()[:10])
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こちらで下記のコードで確認しましたが、バッチサイズによらず結果は一致しました。
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なお、Tensorflow に付属している Keras を使ってます。
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浮動小数点演算は[丸め誤差](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%AA%A4%E5%B7%AE#%E4%B8%B8%E3%82%81%E8%AA%A4%E5%B7%AE)が発生するため、演算結果が同じかどうかを判定する際に `==` による厳密に同じかどうかの比較は普通行いません。
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numpy でしたら [numpy.allclose](https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.allclose.html) でおおよそ同じかどうかの比較が行えるので、こちらで判定するのがよいと思います。
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import numpy as np
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from PIL import Image
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from tensorflow.keras.applications import Xception
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from tensorflow.keras.models import Model
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# Xceptionモデル構築
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model = Xception(include_top=True, weights="imagenet", input_shape=(299, 299, 3))
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img = Image.open("sample.jpg").resize((299, 299))
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img = np.float32(img) / 255
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image_data = np.array([img for i in range(100)])
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print(image_data.shape)
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p1 = model.predict(image_data, batch_size=1)
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p2 = model.predict(image_data, batch_size=32)
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print(np.allclose(p1, p2))
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