Traceback (most recent call last): File "D:\anaconda\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3460, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-2-dc57cfac1dc3>", line 1, in <module> runfile('D:\\Users\\Admin\\PycharmProjects\\pythonProject2\\用模型预测.py', wdir='D:\\Users\\Admin\\PycharmProjects\\pythonProject2') File "D:\PyCharm 2023.1.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_umd.py", line 198, in runfile pydev_imports.execfile(filename, global_vars, local_vars) # execute the script File "D:\PyCharm 2023.1.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_imps\_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "D:\Users\Admin\PycharmProjects\pythonProject2\用模型预测.py", line 25, in <module> y_pred = y_pred.drop_duplicates() AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'drop_duplicates'

这个错误提示说明你在一个NumPy数组上调用了Pandas DataFrame的方法，而NumPy数组并没有`drop_duplicates()`方法，因此出现了`AttributeError`错误。

如果要在NumPy数组上过滤重复行，可以使用`np.unique()`函数。你可以将`y_pred`数组传给该函数，将`axis`参数设置为0来指定按行过滤重复值，将`return_index`参数设置为True来返回保留的第一个索引，将`return_inverse`参数设置为True来返回保留的索引数组。例如：

import numpy as np

# 假设这是你的预测结果
y_pred = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 2, 3], [7, 8, 9], [4, 5, 6]])

# 使用np.unique()函数过滤重复行
unique_y_pred, indices = np.unique(y_pred, axis=0, return_index=True, return_inverse=True)

# 打印结果
print("过滤重复行后的数组:\n", unique_y_pred)

这段代码将返回过滤重复行后的数组`unique_y_pred`和保留的第一个索引数组`indices`，你可以根据需要进行进一步处理。

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Traceback (most recent call last): File "D:\anaconda\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3460, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-3-de046003dae8>", line 4, in <module> model = torch.load('D://大乐透5.h5') File "D:\anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 713, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 920, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: invalid load key, 'H'.

这个错误发生的原因是你正在尝试使用 PyTorch 中的 `torch.load()` 函数来加载一个 Keras 模型文件。Keras 模型文件通常是以 ".h5" 为扩展名，而 PyTorch 使用的默认扩展名是 ".pth" 或 ".pt"。

如果你要加载 Keras 模型文件，应该使用 Keras 中提供的函数，例如 `keras.models.load_model()`。示例代码如下：

import keras

# 加载 Keras 模型
model = keras.models.load_model('D://大乐透5.h5')

# 查看模型结构
print(model.summary())

# 修改模型结构
model.layers.pop() # 删除最后一层
model.add(keras.layers.Dense(10, activation='softmax')) # 添加一个新的输出层

# 保存修改后的模型
model.save('modified_model.h5')

这里的代码假设你已经有一个名为 `D://大乐透5.h5` 的 Keras 模型文件。你可以使用 `model.summary()` 函数查看模型结构。这里的代码将删除模型的最后一层，并添加一个新的输出层，最后将修改后的模型保存为 `modified_model.h5`。

import custom Traceback (most recent call last): File "/storage/denghua/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 3508, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-2-70cd1f72e183>", line 1, in <module> import custom File "/storage/denghua/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/custom/__init__.py", line 1, in <module> from .custom import * File "/storage/denghua/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/custom/custom.py", line 9, in <module> import RNA ModuleNotFoundError: No module named 'RNA'

根据你提供的信息，看起来你在导入一个名为 custom 的 Python 包时遇到了问题。更具体地说，该包的初始化模块（__init__.py）尝试导入 custom 模块，但是 custom 模块中的某些代码需要 RNA 模块，但是该模块无法找到。

解决此问题的最佳方法是确保 RNA 模块已正确安装。你可以尝试在终端或命令提示符下运行以下命令：pip install RNA

如果你已安装 RNA 模块但仍然遇到此错误，请确保该模块已在 Python 路径中可用。你可以尝试在 Python 中运行以下代码来检查模块是否可用：

import RNA

如果此代码运行时未引发 ImportError，则说明模块已正确安装并且在 Python 路径中可用。如果它引发 ImportError，则可能需要将模块的路径添加到 Python 路径中，或者重新安装模块以确保它正确安装。