AttributeError: 'GazeDataSample' object has no attribute '_predictions'. Did you mean: 'predictions'?

根据提供的引用内容，出现了一个AttributeError错误，错误信息为"'GazeDataSample' object has no attribute '_predictions'. Did you mean: 'predictions'?"。这个错误通常表示在代码中尝试访问一个对象没有的属性。根据错误信息的建议，你可能想要访问的属性是'predictions'而不是'_predictions'。

以下是一个示例代码，演示了如何解决这个错误：

class GazeDataSample:
    def __init__(self):
        self.predictions = []

sample = GazeDataSample()
print(sample.predictions)

在这个示例中，我们创建了一个名为GazeDataSample的类，并在类的构造函数中初始化了一个名为predictions的属性。然后，我们创建了一个GazeDataSample对象sample，并打印了它的predictions属性。这样就可以避免出现AttributeError错误。

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：

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。

AttributeError: module 'keras.api._v2.keras.layers' has no attribute 'arg_scope'

针对您提到的问题，我可以给出以下解决方案：

针对引用中的问题，即"AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute 'contrib'"，这个错误通常是由于使用了不兼容的TensorFlow版本导致的。在TensorFlow 2.0版本中，'contrib'模块已被移除。解决这个问题的方法是将代码中的'tensorflow.compat.v1'替换为'tensorflow'，并相应地修改相关代码。例如，如果您的代码中有类似以下的导入语句：

import tensorflow.compat.v1 as tf

您可以将其修改为：

import tensorflow as tf

并相应地修改其他使用'tensorflow.compat.v1'的地方。

针对引用中的问题，即"AttributeError: 'Model' object has no attribute 'predict_classes'"，这个错误通常是由于使用了不兼容的Keras版本导致的。在Keras 2.3版本中，'predict_classes'方法已被弃用。解决这个问题的方法是使用'predict'方法替代'predict_classes'方法，并对输出进行后处理以获取预测的类别。例如，如果您的代码中有类似以下的语句：

predictions = model.predict_classes(x_test)

您可以将其修改为：

predictions = model.predict(x_test)
predicted_classes = np.argmax(predictions, axis=1)

其中，'np.argmax'函数用于获取每个样本预测概率最高的类别。

针对您提到的"AttributeError: module 'keras.api._v2.keras.layers' has no attribute 'arg_scope'"问题，这个错误通常是由于使用了不兼容的Keras版本导致的。在Keras 2.3版本中，'arg_scope'方法已被移除。解决这个问题的方法是将代码中的'keras.api._v2.keras.layers'替换为'keras.layers'，并相应地修改相关代码。例如，如果您的代码中有类似以下的导入语句：

from keras.api._v2.keras.layers import Conv2D

您可以将其修改为：

from keras.layers import Conv2D

并相应地修改其他使用'keras.api._v2.keras.layers'的地方。