model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])改成三分类预测

如果您要将模型从多分类问题切换到三分类问题，则需要进行以下更改：

1. 在数据预处理方面，将标签转换为三个类别的标签。例如，如果您的多分类问题有5个类别，则可以将它们分为3个类别，例如"类别1"，"类别2"，"类别3"。

2. 在模型的输出层中，将神经元的数量从多分类问题中的类别数更改为3。

3. 在模型编译时，将损失函数更改为适合三分类问题的损失函数。例如，您可以使用"categorical_crossentropy"或"sparse_categorical_crossentropy"。如果您使用"sparse_categorical_crossentropy"作为损失函数，则无需将标签转换为独热编码。

4. 最后，您可以继续使用"accuracy"作为度量标准，因为它也适用于三分类问题。

以下是修改后的代码：

# 将标签转换为三个类别的标签
y_train = to_categorical(y_train, num_classes=3)
y_test = to_categorical(y_test, num_classes=3)

# 在模型的输出层中，将神经元的数量从多分类问题中的类别数更改为3
outputs = Dense(3, activation="softmax")(x)

# 将损失函数更改为适合三分类问题的损失函数
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])

希望对您有所帮助！