predictions = classify(net, inputsTest); ↑ 无效表达式。调用函数或对变量进行索引时,请使用圆括号。否则,请检查不匹配的分隔符。
时间: 2024-02-15 08:49:47 浏览: 35
这段代码看起来像是MATLAB代码,它的意思是使用一个名为"net"的分类器对"inputsTest"进行分类,并将分类结果存储在"predictions"变量中。不过,这段代码存在语法错误,因为在MATLAB中,调用函数或对变量进行索引时需要使用圆括号,而不是方括号。因此,应该将方括号替换为圆括号。
相关问题
使用preprocess_input和decode_predictions分别需要调用什么库的什么函数
使用 preprocess_input 需要调用 keras.applications 中的对应模型的预处理函数,例如对于 ResNet50 模型,需要使用 preprocess_input 函数,调用方式为 from keras.applications.resnet50 import preprocess_input。
使用 decode_predictions 需要调用 keras.applications 中的对应模型的解码函数,例如对于 ResNet50 模型,需要使用 decode_predictions 函数,调用方式为 from keras.applications.resnet50 import decode_predictions。
函数或变量 'roc_auc' 无法识别。 出错 dep (第 33 行) auc = roc_auc(test_labels, predictions);
这个错误提示说明你在代码中使用了名为 'roc_auc' 的函数或变量,但是程序无法识别它。这可能是因为你没有正确地导入相关的库或模块,或者没有定义这个函数或变量。
如果你使用的是Python,那么可以检查你的代码中是否导入了必要的库,比如sklearn.metrics。如果你使用的是其他语言,也需要检查是否导入了相关的库或模块。
另外,如果 'roc_auc' 是你自己定义的函数或变量,那么你需要确保在调用它之前已经正确地定义和赋值了它。如果这个问题还没有解决,你可以提供更多的代码信息,以便更好地帮助你解决问题。
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