print("使用模型进行预测...") filepath="./best_model2222.h5" model = load_model(filepath) data = pd.read_csv('33333.csv') unknown = data.values.astype(np.float32) predicted = model.predict(unknown, verbose=1) result = pd.DataFrame(predicted.flatten(), columns=['prediction']) result.to_csv('predicted_result.csv', index=False)这段代码想进行修改，将输出的参数以行为单位进行保存，不是保存为一列，该怎么修改代码

可以将预测结果 `predicted` 直接转换成 DataFrame，然后使用 DataFrame 的 `to_csv()` 方法进行保存，如下所示：

print("使用模型进行预测...")
filepath="./best_model2222.h5"
model = load_model(filepath)
data = pd.read_csv('33333.csv')
unknown = data.values.astype(np.float32)
predicted = model.predict(unknown, verbose=1)

# 将预测结果转换为 DataFrame
result = pd.DataFrame(predicted, columns=[f'prediction_{i}' for i in range(predicted.shape[1])])

# 将 DataFrame 以行为单位保存到 CSV 文件中
result.to_csv('predicted_result.csv', index=False, header=False)

在上述代码中，`pd.DataFrame()` 的参数 `columns` 指定了列名，其中 `predicted.shape[1]` 表示预测结果的列数，即每个样本的预测结果个数。`to_csv()` 方法的参数 `header=False` 表示不保存列名。这样就可以将预测结果以行为单位保存到 CSV 文件中了。

相关问题

# 最佳权重保存路径 BEST_MODEL_PATH = './best_model.h5'

好的，你可以将最佳权重保存路径添加到代码中，如下所示：

import numpy as np
import tensorflow as tf
import os

# 加载数据集
with open('poems.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = f.read()

# 构建词典
vocab = sorted(set(data))
char2idx = {char: idx for idx, char in enumerate(vocab)}
idx2char = np.array(vocab)

# 将文本数据转换为数字
text_as_int = np.array([char2idx[c] for c in data])

# 定义训练数据和标签
seq_length = 100
examples_per_epoch = len(data) // (seq_length + 1)

char_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(text_as_int)

sequences = char_dataset.batch(seq_length + 1, drop_remainder=True)

def split_input_target(chunk):
    input_text = chunk[:-1]
    target_text = chunk[1:]
    return input_text, target_text

dataset = sequences.map(split_input_target)

BATCH_SIZE = 128
BUFFER_SIZE = 10000

dataset = dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE, drop_remainder=True)

# 构建模型
vocab_size = len(vocab)
embedding_dim = 256
rnn_units = 1024

def build_model(vocab_size, embedding_dim, rnn_units, batch_size):
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim,
                                  batch_input_shape=[batch_size, None]),
        tf.keras.layers.GRU(rnn_units,
                            return_sequences=True,
                            stateful=True,
                            recurrent_initializer='glorot_uniform'),
        tf.keras.layers.Dense(vocab_size)
    ])
    return model

model = build_model(
    vocab_size=len(vocab),
    embedding_dim=embedding_dim,
    rnn_units=rnn_units,
    batch_size=BATCH_SIZE)

# 定义损失函数
def loss(labels, logits):
    return tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(labels, logits, from_logits=True)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss=loss)

# 定义检查点
checkpoint_dir = './training_checkpoints'
checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, "ckpt_{epoch}")

checkpoint_callback=tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
    filepath=checkpoint_prefix,
    save_weights_only=True)

# 定义最佳权重检查点
BEST_MODEL_PATH = './best_model.h5'
best_checkpoint = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(BEST_MODEL_PATH,
                                                      monitor='val_loss',
                                                      save_best_only=True,
                                                      mode='min',
                                                      save_weights_only=True)

# 训练模型
EPOCHS = 50

history = model.fit(dataset, epochs=EPOCHS, callbacks=[checkpoint_callback, best_checkpoint])

# 生成诗歌
def generate_text(model, start_string):
    num_generate = 100
    input_eval = [char2idx[s] for s in start_string]
    input_eval = tf.expand_dims(input_eval, 0)
    text_generated = []
    temperature = 1.0

    model.reset_states()
    for i in range(num_generate):
        predictions = model(input_eval)
        predictions = tf.squeeze(predictions, 0)

        predictions = predictions / temperature
        predicted_id = tf.random.categorical(predictions, num_samples=1)[-1,0].numpy()

        input_eval = tf.expand_dims([predicted_id], 0)

        text_generated.append(idx2char[predicted_id])

    return (start_string + ''.join(text_generated))

# 加载检查点
model = build_model(vocab_size, embedding_dim, rnn_units, batch_size=1)

model.load_weights(BEST_MODEL_PATH)

model.build(tf.TensorShape([1, None]))

# 生成一首诗
print(generate_text(model, start_string=u"山中"))

现在，模型将保存最佳的权重到文件 `best_model.h5`。

# 模型的加载及使用 print("使用模型进行预测...") filepath="./best_model2222.h5" model = load_model(filepath) # 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv('shixiongshuju.csv') # 将数据转换为 NumPy 数组 unknown = data.values.astype(np.float32) predicted = model.predict(unknown, verbose=1) print("输入的数据为: ") print(unknown) print("\n预测参数为: ") print(predicted)添加代码，将算得的数值存进新的csv文件里

可以通过以下代码实现将预测结果保存到新的 CSV 文件中：

import pandas as pd
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import load_model

# 加载模型
print("使用模型进行预测...")
filepath = "./best_model2222.h5"
model = load_model(filepath)

# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv('shixiongshuju.csv')
# 将数据转换为 NumPy 数组
unknown = data.values.astype(np.float32)

# 进行预测
predicted = model.predict(unknown, verbose=1)

# 将预测结果保存到新的 CSV 文件中
result = pd.DataFrame(predicted, columns=['prediction'])
result.to_csv('predicted_result.csv', index=False)
print("预测结果已保存到 predicted_result.csv 文件中。")

这段代码将会把预测结果保存在名为 `predicted_result.csv` 的文件中。请注意，代码中的列名 `prediction` 可以根据实际情况进行修改。