关于Keras模型回归的困惑

Question

我保存并加载了keras张量流分类模型。在训练这个模型的时候，我只注意了它的准确性，以及model.predict实际返回的内容。现在我正在尝试测试这个模型的部署，我发现关于model.predict实际运行的是什么的困惑

这是一个用于图像识别的二值分类问题

下面的函数用于获取base64编码的图片，对其进行解码并将其发送到模型：

def dapply(input):

    def stringToRGB(base64_string):
        imgdata = base64.b64decode(str(base64_string))
        image = Image.open(BytesIO(imgdata))
        return cv2.cvtColor(np.array(image), cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    array = stringToRGB(input)

    new_array = cv2.resize(array, (125, 125))
    x = np.array(new_array).reshape(-1, 125, 125, 1)

    pred = model.predict_classes(x)

    return pred

我运行了两个实例。每班一人：

#Class 0
dapply(image_n)

退货：

array([[1],
       [0],
       [1],
       [1]])


#Class 1
dapply(image)

退货

array([[1],
       [1],
       [1],
       [1]])

我期望1个数字（要么0，要么1）。有人能解释一下我到底看到了什么吗