AttributeError: 'CustomCNNModel' object has no attribute 'predict'

这个报错是由于在自定义的CNN模型中，没有定义predict方法导致的。你需要在自定义的模型中添加predict方法，以便在模型训练完成后进行预测。以下是一个示例代码：

class CustomCNNModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(CustomCNNModel, self).__init__()
        # 定义模型结构

    def call(self, inputs):
        # 定义前向传播过程
        return outputs
    def predict(self, x):
        # 定义预测方法
        logits = self(x)
        predictions = tf.argmax(logits, axis=-1)
        return predictions

在这个示例代码中，我们定义了一个自定义的CNN模型CustomCNNModel，并添加了一个predict方法。在predict方法中，我们首先调用模型的call方法计算出logits，然后使用tf.argmax函数获取预测结果。你可以根据自己的需求修改predict方法的实现。

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: type object 'classifier' has no attribute 'predict'

这个错误提示表明在代码中使用了一个名为`classifier`的对象，但是该对象没有`predict`属性。这通常是因为该对象并不是一个分类器或者没有被正确地初始化。你可以检查一下代码中`classifier`对象的定义和初始化部分，确保其正确性。如果还有问题，可以提供更多的代码和上下文信息，以便更好地帮助你解决问题。