AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_classes'. Did you mean: 'predict_step'?
时间: 2023-11-13 07:04:34 浏览: 46
这个错误提示是因为在使用Sequential模型时,使用了predict_classes方法,但是该方法已经被弃用了。正确的方法是使用predict方法,并对结果进行处理得到类别信息。可以使用argmax函数来获取概率最大的类别。例如,可以使用以下代码来获取预测结果的类别信息:
```
pred = model.predict(x_test)
pred_classes = np.argmax(pred, axis=1)
```
其中,model是你的Sequential模型,x_test是测试数据。这样就可以得到预测结果的类别信息了。
相关问题
AttributeError: Sequential object has no attribute predict_classes
这个错误通常出现在使用 Keras Sequential 模型的时候,因为它并没有 predict_classes 方法。如果你想要获取模型的预测结果,可以使用 predict 方法,然后再使用 numpy 库中的 argmax 方法获取每个样本的预测结果索引。例如:
```python
import numpy as np
# 假设 model 是一个 Keras Sequential 模型
predictions = model.predict(input_data)
predicted_classes = np.argmax(predictions, axis=1)
```
这样就可以得到每个样本的预测结果了。
卷积神经网络AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_classes'
针对您的问题,出现 'Sequential' object has no attribute 'predict_classes' 的错误是因为在Keras 2.3.0版本中,predict_classes()函数被弃用了。因此,我们需要使用其他方法来获取预测标签。下面是一些解决方法:
1. 对于多分类模型或者输出层使用softmax作为激活函数的二分类模型,可以使用以下代码获取预测标签:
```python
pred = np.argmax(model.predict(X_test), axis=-1)
```
2. 对于输出层使用sigmoid激活函数的二分类模型,可以使用以下代码获取预测标签:
```python
pred = np.int64(model.predict(X_test) > 0.5)
```
另外,如果您使用的是旧版本的Keras,可以使用以下代码获取预测标签:
```python
pred = model.predict_classes(X_test)
```