我这是调用训练好的模型，已经调用了，可还是报错

如果您已经调用了训练好的模型并且仍然遇到了这个错误，那么可能是由于您在训练模型时使用了一个 Keras 版本，而在调用模型时使用了另一个版本。请尝试在调用模型之前导入与训练时相同的 Keras 版本，并确保它与您的代码兼容。

另外，请注意检查模型的输入和输出是否与代码中的数据维度一致，以及您是否正确地加载了模型权重。如果问题仍然存在，请提供完整的错误信息和代码，以便更好地理解问题并提供帮助。

相关问题

用于训练保存模型的scikit-learn版本低于0.22，scikit-learn版本升级之后调用该模型报错

如果你用较低版本的scikit-learn训练了一个模型，并且在升级到较高版本的scikit-learn后调用该模型出现了错误，有可能是因为模型保存时用了较低版本的scikit-learn的joblib库，而在调用时升级后的scikit-learn找不到对应的joblib库。

解决这个问题的方法是重新加载模型，并指定joblib库的版本。具体操作如下：

import joblib
from sklearn.externals import joblib

# 加载模型
model = joblib.load('model.pkl')

# 指定joblib库的版本
joblib.__version__ = '0.14.0'

# 使用模型进行预测
model.predict(X)

在这个例子中，我们重新加载了模型，并通过`joblib.__version__`指定了joblib库的版本为0.14.0。这样，即使你的scikit-learn版本升级，也可以保证调用模型时使用正确版本的joblib库，避免出现错误。

需要注意的是，不同版本的joblib库可能会有不兼容的问题。如果在指定版本后，仍然出现错误，可以尝试重新训练模型，并保存时使用较高版本的joblib库。

使用pickle.load调用.pkl模型报错E AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'predict'

这个错误通常发生在使用pickle加载.pkl模型后，试图对其进行预测时。该错误表示模型中的numpy数组对象不具有"predict"属性。

有几种可能的原因导致这个错误发生：

1. 加载的.pkl文件可能是含有numpy数组的模型参数，而不是完整的模型对象。在这种情况下，你需要重新创建模型并加载参数。

2. 加载的.pkl文件可能是训练过程中保存的模型快照，而不是完整的可预测模型。在这种情况下，你需要从头开始训练模型或者使用预训练的模型。

3. 在训练或保存模型时可能存在错误。你可以检查训练代码中是否正确设置了所有必要的属性和方法，以确保.pkl文件正确保存了完整的模型。

为了更好地帮助你解决这个问题，请提供更多关于你使用pickle.load加载.pkl文件以及预测代码的详细信息。