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 20, in <module> print([round(x) for x in y_pred_proba]) File "D:\Users\Admin\PycharmProjects\pythonProject2\用模型预测.py", line 20, in <listcomp> print([round(x) for x in y_pred_proba]) TypeError: type numpy.ndarray doesn't define __round__ method

这个错误是因为`round`函数无法直接作用于numpy数组中的元素。你可以通过将numpy数组中的元素转换为Python内置的`float`类型来解决这个问题。比如，如果你想将`y_pred_proba`中的概率值四舍五入取整，可以使用如下代码：

# 使用模型进行预测
y_pred = np.argmax(model.predict(X), axis=-1)
y_pred_proba = model.predict(X)

# 过滤掉和值超过6或小于6的预测值，并去除重复的行
results = pd.DataFrame({'y_pred': y_pred, 'y_pred_proba': [round(float(x)) for x in y_pred_proba[:, 1]]})
results = results[(results['y_pred'] >= 0) & (results['y_pred'] <= 6)]
results.drop_duplicates(inplace=True)

# 将预测结果打印出来
print([round(x) for x in y_pred])
print([round(float(x)) for x in y_pred_proba])

这里使用列表推导式和`round`函数将概率值四舍五入取整，并将其转换为Python内置的`float`类型，然后将其添加到DataFrame中。

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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`。

Traceback (most recent call last): File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3505, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-20-10043336366a>", line 52, in <module> model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "C:\Users\CXY\AppData\Local\Temp\__autograph_generated_filej56unrey.py", line 15, in tf__train_function retval_ = ag__.converted_call(ag__.ld(step_function), (ag__.ld(self), ag__.ld(iterator)), None, fscope) ValueError: in user code: File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1160, in train_function * return step_function(self, iterator) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1146, in step_function ** outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1135, in run_step ** outputs = model.train_step(data) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 993, in train_step y_pred = self(x, training=True) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\input_spec.py", line 295, in assert_input_compatibility raise ValueError( ValueError: Input 0 of layer "sequential_3" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 32, 32, 3), found shape=(None, 80, 160, 3)

这个错误是由于在模型的输入层中指定的形状与实际提供的数据形状不匹配导致的模型的输入层期望是一个形状为(None, 32, 32, 3)的张量，但实际提供的数据形状是(None, 80, 160, 3)。

你可以尝试调整输入数据的形状，使其与模型的期望输入形状匹配。或者，你可以修改模型的输入层，使其适应提供的数据形状。这取决于你的具体需求和数据。

如果你需要进一步的帮助，请提供更多关于你的模型和数据的信息，我将尽力提供更准确的解决方案。