unexpected result of `predict_function` (empty batch_outputs). please use `model.compile(..., run_eagerly=true)`, or `tf.config.run_functions_eagerly(true)` for more information of where went wrong, or file a issue/bug to `tf.keras`.

### 回答1：
意外结果的`predict_function`（空批量输出）。请使用`model.compile（...，run_eagerly = true）`或`tf.config.run_functions_eagerly（true）`获取更多有关出错位置的信息，或者向`tf.keras`报告问题/错误。

### 回答2：
`predict_function` 是 `tf.keras.Model` 提供的一个函数，它可以用来对模型进行预测，返回预测结果。然而，有时候我们会发现 `predict_function` 返回的结果并不是我们期望的那样，其中一个可能的情况就是返回的 `batch_outputs` 是空的。

如果遇到这种情况，我们可以尝试使用 `model.compile(...， run_eagerly=true)` 或者 `tf.config.run_functions_eagerly(true)` 来获取更多信息，找出问题出在哪里。

`model.compile(...， run_eagerly=true)` 可以让模型在“急切模式”下运行，即立即执行模型，并将结果直接返回。而 `tf.config.run_functions_eagerly(true)` 可以打开运行时的“急切模式”，这将使其处理过程更容易控制和调试，可以更方便地调试模型问题。通过这两种方式进行测试，我们可以检查模型参数是否正确、梯度计算是否正确等。

如果使用了这两种方法之后仍然无法解决问题，那么就可能存在某些错误或者问题，并且我们可以得出结论，此时我们可以向 TensorFlow 的官方论坛报告问题，在社区和 TensorFlow 开发者团队的帮助下，通常可以快速解决问题。

总之， `predict_function` 返回空的 `batch_outputs` 可能是由于输入有误、模型参数不正确、数据预处理不正确等原因导致的。通过运行模型——特别是在“急切模式”下运行——可以帮助我们快速发现和修复这些问题。如果以上方法都无法解决问题，可以向 TensorFlow 的官方论坛报告该问题，以获得帮助和支持。

### 回答3：
首先，提到了一个函数`predict_function`，该函数的作用是利用训练好的模型进行推断，即给定输入数据，输出预测结果。但是在使用中，出现了一个意外的结果，即`empty batch_outputs`的问题，这意味着模型返回了一个空的结果（预测输出），而这种情况并不在我们的预期之中。

为了排查这个问题，建议使用`model.compile(...， run_eagerly=true)`或`tf.config.run_functions_eagerly(true)`来获得更多的信息，从而定位问题所在。其中，`run_eagerly`参数的值为`true`时，则代表启用了即刻执行模式（eager execution mode），即模型的计算过程会立即执行并得出结果，便于快速发现问题，而`config.run_functions_eagerly`参数是配置是否启用在自动图模式下运行函数，也可以用于排查问题，了解程序的运行情况。

如果以上措施无法找到问题，或者是已经发现了问题但无法解决，则可以将问题报告给`tf.keras`的开发团队，以寻求帮助。这可以通过向`tf.keras`提交一个issue或bug报告来实现，让开发者更好地了解问题的具体细节和背景情况，以便更好地解决问题。

总之，在遇到意外的结果时，我们要快速反应并采取相应的措施以更好地诊断问题，找出根本原因，并寻求最佳解决方案，以确保程序的正确运行。