批量推理失败：预测失败。

这个错误通常表示在进行批量推理时，某些输入样本的预测失败。造成预测失败的原因可能有很多，包括输入数据格式不正确、模型无法处理某些特定类型的样本等。

以下是一些可能的解决方法：

1. 检查输入数据格式：确保输入数据与模型的输入要求相匹配。例如，如果模型要求输入是图像，那么确保输入数据是图像格式，并且尺寸、通道等属性与模型要求一致。

2. 数据预处理：有时候，模型对输入数据有一些特定的预处理要求，如归一化、缩放等。确保对输入数据进行正确的预处理，以使其符合模型的要求。

3. 数据清洗：某些样本可能包含错误或异常数据，导致模型无法正确预测。在进行批量推理之前，对输入数据进行清洗，删除或修复这些异常样本。

4. 模型调试：如果只有少数样本导致预测失败，可以尝试单独对这些样本进行推理，以便更详细地分析失败原因。可能需要检查模型的架构、权重、超参数等是否正确，并且模型是否适合输入数据。

5. 异常处理：在进行批量推理时，可以使用异常处理机制，捕获预测失败的异常，并进行相应的处理，如跳过失败的样本、记录错误信息等。

下面是一个示例代码，展示了如何处理批量推理失败的情况：

import numpy as np

# 输入样本
input_data = ...  # 输入数据

# 批量推理
try:
    predictions = model.predict(input_data)
except Exception as e:
    print("批量推理失败：预测失败。")
    # 处理异常，如跳过失败的样本或记录错误信息
    predictions = np.zeros((len(input_data), num_classes))  # 使用默认值替代预测结果

# 继续处理预测结果
...

需要根据具体情况对代码进行适当修改和调整，以适应你的问题和数据。