keras导入的Model模块，怎么添加的混淆矩阵不能够运行出错

在使用Keras的Model模块时，可以通过定义一个自定义回调函数来添加混淆矩阵，以下是一个示例代码：

from keras.callbacks import Callback
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 自定义回调函数，用于在每个epoch结束时计算混淆矩阵
class ConfusionMatrixCallback(Callback):
    def __init__(self, x, y):
        super(ConfusionMatrixCallback, self).__init__()
        self.x = x
        self.y = y

    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        y_true = self.y.argmax(axis=1)
        y_pred = self.model.predict(self.x).argmax(axis=1)
        cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
        print("Confusion Matrix:\n", cm)

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=100, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型，并在每个epoch结束时计算混淆矩阵
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test),
          callbacks=[ConfusionMatrixCallback(x_test, y_test)])

在这个例子中，我们定义了一个自定义回调函数`ConfusionMatrixCallback`，该回调函数继承了Keras的Callback类，重写了`on_epoch_end`方法，在每个epoch结束时计算混淆矩阵。在模型的fit方法中，我们将该回调函数作为参数传递给`callbacks`参数，来实现在训练过程中计算混淆矩阵的功能。

需要注意的是，该回调函数需要在训练过程中传入测试数据，因此在定义该回调函数时需要传入`x`和`y`参数，分别代表测试数据和测试数据的标签。在`on_epoch_end`方法中，我们使用模型的`predict`方法预测测试数据的标签，然后计算混淆矩阵。

如果你的代码还是不能够运行，可以提供更多的错误信息，以便我们更好地帮助你解决问题。