Python 一个模型能保持其特征被赋予的预测顺序吗

模型是否能够根据训练时给定的一批输入特征的顺序，维持损失函数中预测的顺序。？如果没有，我如何才能让它记住顺序，因为我需要在我的自定义损失函数中使用此顺序，目前它失败了，我认为这是因为它没有遵循顺序。

---

例如，输入特征为45,12,23，地面真值为1,2,3，因此在预测中，我需要相同的顺序，以便损失函数以与输入特征相同的顺序获得预测。

如果使用

tf.keras.Sequential

，则

fit（）

方法有一个

shuffle

参数，默认设置为

True

---

您可以设置为

False

，以避免样本混乱。注意，当

steps\u per\u epoch

参数为

None

时，此参数无效。请参阅。

是的，模型确实根据给定的输入值保持预测顺序。你是对的，我尝试将其设置为False，但仍然对结果没有影响。？我正在使用自定义函数定义批次和年代，而不使用内置函数，例如，如果有128个样本，那么我可以设置年代，如2和批次大小32，因此每个年代有4次迭代，首先它将在第二次迭代中从自定义生成器中获得前32个样本，然后是32，依此类推。。。。。现在我已经对这32个样本进行了排序，并将它们与它们的基本事实一起交给模型，但我希望模型记住这32个样本的顺序，以便我的自定义损失函数能够工作。