AttributeError: 'Net' object has no attribute 'predict'
时间: 2023-10-16 21:08:37 浏览: 52
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:
```python
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: 'Net' object has no attribute 'predict
这个错误提示说明你的 `Net` 类中没有 `predict` 方法,因此无法调用该方法进行预测。你可以检查一下你的代码,看看是否正确地实现了 `predict` 方法。下面是一个简单的示例代码,帮助你理解如何在 `Net` 类中实现 `predict` 方法:
```python
class Net:
def __init__(self):
# 定义神经网络的结构
# ...
def train(self, X_train, y_train):
# 训练神经网络
# ...
def predict(self, X_test):
# 使用训练好的神经网络进行预测
# ...
return y_pred
```
在这个示例代码中,我们定义了一个 `Net` 类,其中包含了 `train` 和 `predict` 两个方法。其中,`train` 方法用于训练神经网络,`predict` 方法用于使用训练好的神经网络进行预测。你需要根据你的具体情况,在 `Net` 类中实现 `predict` 方法,使其能够正确地进行预测。如果你仍然无法解决问题,请提供更多的代码和错误信息,我们会尽力帮助你解决问题。