我需要从验证数据集中获取标签来构建混淆矩阵，但如果不在禁用shuffle的情况下重新创建数据集，我就无法获得具有正常顺序的标签。知道吗？也许，有什么方法可以将预测与标签结合起来？(如何，model.eevaluate((与shuffle一起工作(
好吧，我找到了答案：为keras预测获取真实标签
for images, labels in val_ds:
preds = model.predict(images)
acc_sc = acc(labels, tf.argmax(preds, axis=1))
print(acc_sc)
break # or accumulate and average score from all batches
但也许还有更好的方法？