AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_proba'
时间: 2023-06-23 12:05:32 浏览: 1153
这个错误通常出现在使用 Keras 深度学习框架中,在使用 `Sequential` 模型进行预测时使用了不存在的方法 `predict_proba`。在 Keras 中,`Sequential` 模型没有 `predict_proba` 方法,而是使用 `predict` 方法进行预测并返回预测结果的概率值。
您可以将 `predict_proba` 方法修改为 `predict` 方法并检查您的代码是否正确。如果您需要返回预测结果的概率值,则可以在模型编译时设置 `model.compile` 的 `metrics` 参数为 `['accuracy']` 或 `['categorical_accuracy']`。这样在调用 `predict` 方法时,会返回每个类别的概率值。
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。
AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_class'
在使用Keras中的Sequential模型时,如果出现了AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_classes'的错误,可以采取以下解决方法:
1. 将predict_classes()方法替换为np.argmax(model.predict(x_Test),axis=1)[^2]。这是因为在较新的Keras版本中,predict_classes()方法已被弃用,可以使用np.argmax()函数来获取预测结果的类别索引。
```python
import numpy as np
prediction = np.argmax(model.predict(x_Test), axis=1)
```
2. 检查Keras版本是否过低。如果你的Keras版本较旧,可能会导致predict_classes()方法不可用。可以尝试升级Keras到最新版本,以确保所有功能都可用。
```shell
pip install --upgrade keras
```
3. 确保模型已经被正确加载。在使用predict_classes()方法之前,需要先加载并编译模型。请确保正确加载了Sequential模型,并且已经进行了编译。
```python
from keras.models import Sequential
model = Sequential()
# 添加模型层
# 编译模型
```