predict_and_save(test_data_dir, test_label_path, output_path)是什么意思

`predict_and_save(test_data_dir, test_label_path, output_path)` 是一个函数调用，用于对测试数据进行预测并将结果保存到指定的输出文件中。具体来说：

1. **参数说明**:
- `test_data_dir`: 测试图像文件所在的目录路径。
- `test_label_path`: 包含测试图像文件名及其标签的 JSON 文件路径。
- **加载测试数据**: 从 `test_data_dir` 和 `test_label_path` 中读取测试图像和标签信息。
- **预处理图像**: 将每个测试图像调整为统一大小（128x128），并归一化像素值。
- **模型预测**: 使用已经训练好的模型对测试图像进行分类预测。
- **逆映射标签**: 将预测的数值标签转换回原始标签名称。
- **生成提交文件**: 将预测结果保存到一个 CSV 文件中，包含两列：`file_name` 和 `label`。

3. **代码实现**:

   def predict_and_save(test_data_dir, test_label_path, output_path):
       test_images = []
       test_file_names = []
       
       with open(test_label_path, 'r') as f:
           test_labels_list = json.load(f)
           print("Test labels list structure:")
           print(test_labels_list[:5])
           
       test_labels = {item['文件名']: item['标签'] for item in test_labels_list if '文件名' in item and '标签' in item}
       
       for file_name in test_labels.keys():
           img_path = os.path.join(test_data_dir, file_name)
           if not os.path.exists(img_path):
               print(f"Warning: Test image file {img_path} does not exist.")
               continue
           img = Image.open(img_path).resize((128, 128))
           img_array = np.array(img) / 255.0
           test_images.append(img_array)
           test_file_names.append(file_name)
       
       test_images = np.array(test_images)
       predictions = model.predict(test_images)
       predicted_labels = np.argmax(predictions, axis=1)
       
       label_map_inv = {v: k for k, v in label_map.items()}
       predicted_labels = [label_map_inv[label] for label in predicted_labels]
       
       submission_df = pd.DataFrame({'file_name': test_file_names, 'label': predicted_labels})
       submission_df.to_csv(output_path, index=False)

通过这个函数，可以方便地对新的测试数据进行预测，并将预测结果以标准格式保存下来，便于后续分析或提交。