predictions = model.predict(image)输出的数组中只有1或者0，没有小数概率是为什么

如果在使用 `model.predict(image)` 进行预测时，输出的数组中只有 1 或者 0，而没有小数概率，可能是因为模型最后一层的激活函数设置为了 sigmoid 函数，而不是常用的 softmax 函数。

sigmoid 函数将输出值限制在范围 [0, 1] 内，并且可以用于二分类问题。当模型最后一层使用 sigmoid 函数时，输出值接近于 1 表示模型预测为正类，接近于 0 表示模型预测为负类。

如果你期望得到每个类别的概率分布，可以尝试将模型最后一层的激活函数改为 softmax 函数。softmax 函数将输出值转换为概率分布，使得所有类别的概率之和为 1。

你可以尝试以下方式修改模型的最后一层：

model = tf.keras.models.load_model('model_cnnfzc.h5')
model.layers[-1].activation = tf.keras.activations.softmax

这样修改后，再运行 `predictions = model.predict(image)`，你应该能够得到每个类别的概率信息。