predicted_labels = np.argmax(predictions, axis=1) predicted_levels = [] predicted_onehot = np.zeros(predictions.shape) predicted_onehot[np.arange(len(predicted_labels)), predicted_labels] = 1这部分会导致准确率降低吗

这部分代码不会导致准确率降低，实际上它是将模型的预测结果从概率形式转换为了One-Hot编码的形式，以方便计算预测的准确率。

具体来说，np.argmax(predictions, axis=1)这句代码用于找到每个样本中预测概率最高的标签，这些标签将作为我们的预测结果。接下来，我们通过创建一个全零矩阵 predicted_onehot，并将每个样本中预测结果所对应的位置的值设置为1，从而将预测结果转换为One-Hot编码的形式。

predicted_levels = []这句代码则用于存储预测结果所对应的类别标签，它是将预测结果从One-Hot编码的形式转换为了单个标签形式。这在后续计算准确率时会用到。

因此，这部分代码不会导致准确率降低，反而可以方便我们对模型的预测结果进行处理和分析。