吉吉丶丶 2022-03-30 17:20 采纳率: 100%
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已结题

关于新版tensorflow 'Sequential' object has no attribute 'predict_classes'的问题

在Tensorflow2.6之前的版本中拥有predict_class属性
在结果预测时可以自动将结果变成0 1分布

y_train_predict = mlp.predict_classes(X_train)
print(y_train_predict)

输出结果为

img

而新版本的经上网查询只能用下面代码替代

y_train_predict = mlp.predict(X_train)
y_train_predict = np.argmax(y_train_predict, axis=1)
print(y_train_predict)

而打印出的预测结果确实这样

img

结果变成一维数据并且预测全为0,有什么办法可以解决?

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  • 吉吉丶丶 2022-03-30 23:52
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    我仔细思考了一下终于解决啦!
    我的数据为sigmoid函数映射到0和1之间分布的点数,我想把他以大于0.5和小于0.5分别预测为1和0,输出的结果为0 1分布,但是新版tensorflow没有predict_classes属性,所以我做了如下操作

    y_train_predict = mlp.predict(X_train)
    a = np.ones(630)
    b = a/2
    c = np.insert(y_train_predict,0,b,axis=1)
    y_train_predict = np.argmax(c,axis=1)
    y_train_predict = y_train_predict.reshape(630,1)
    print(y_train_predict)
    

    生成一列0.5加入到第0列,再用np.argmax按行索引判断最大值的位置,如果0.5是最大的就返回0,如果0.5是最小的就返回1
    再转化为二维数组格式,输出结果为

    img

    和之前的predict_class结果基本一样

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