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

这个错误通常表示你的代码中存在一个名为 `Net` 的对象，但它并没有定义 `predict` 方法。

这可能是因为你的代码中缺少了 `predict` 方法的定义，或者你的代码中存在一个名为 `Net` 的对象，但它实际上不是一个机器学习模型。

如果你使用的是一个预训练的机器学习模型，例如 TensorFlow 或 PyTorch 中的模型，你需要确保在加载模型后调用了正确的预测方法。例如，在 PyTorch 中，你需要使用 `model.eval()` 将模型设置为评估模式，然后使用 `model.forward(inputs)` 进行预测。

如果你的代码中确实存在一个名为 `Net` 的对象，但它不是一个机器学习模型，那么你需要检查你的代码，找出为什么它没有定义 `predict` 方法，并添加必要的代码。

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。