python - MXNetでラベルのインデックスはどのように決定されますか

Question

ここでPythonでMXNetの手書き数字認識を理解しようとしています

トレーニング データとラベル データを作成するコードを以下に示します。

def read_data(label_url, image_url):
    with gzip.open(download_data(label_url)) as flbl:
        magic, num = struct.unpack(">II", flbl.read(8))
        label = np.fromstring(flbl.read(), dtype=np.int8)
    with gzip.open(download_data(image_url), 'rb') as fimg:
        magic, num, rows, cols = struct.unpack(">IIII", fimg.read(16))
        image = np.fromstring(fimg.read(), dtype=np.uint8).reshape(len(label), rows, cols)
    return (label, image)

次に、以下のコードを使用して数値を予測します。

prob = model.predict(val_img[0:1].astype(np.float32)/255)[0]
assert max(prob) > 0.99, "Low prediction accuracy."
print 'Classified as %d with probability %f' % (prob.argmax(), max(prob))

出力は - 確率 0.999391 で 7 に分類されます。私の質問は、argmax 関数によって返されたインデックスがラベル -7 に対応することを MXNet がどのように判断できたかです。