报错’Sequential’ object has no attribute ‘predict_classes’怎么解决

报错"Sequential' object has no attribute 'predict_classes'"通常是由于Keras版本升级导致的代码不兼容性问题。在最新的Keras版本中，`predict_classes`方法已经被弃用，推荐使用`predict`方法结合其他函数来实现类似的功能。

要解决这个问题，你可以尝试以下两种方法之一：

1. 使用`predict`方法和`argmax`函数代替`predict_classes`：

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

这里，`model`是你的Sequential模型，`x_test`是测试数据，`predictions`是模型对测试数据的预测结果，`argmax`函数用于获取每个预测结果中概率最大的类别。

2. 如果你使用的是TensorFlow 2.x版本，可以使用`tf.argmax`函数代替`np.argmax`：

import tensorflow as tf

predicted_classes = tf.argmax(predictions, axis=1).numpy()

这里，我们导入了TensorFlow库，并使用`tf.argmax`函数来获取预测结果中概率最大的类别。

通过使用上述方法，你应该能够解决报错问题，并得到预测结果。