在TensorFlow 2.6版本中删除了这个predict_classes函数。 可以使用如下代码: 1 2 predict_x=model.predict(X_test) classes_x=np.argmax(predict_x,axis=1) 参考链接:https://www.cjavapy.com/article/2239/
这个函数在 TensorFlow 2.6 版本中被移除了。根据 rstudio参考中的keras更新到predict_x=model.predict(X_test) classes_x=np.argmax(predict_x,axis=1) 或者使用 TensorFlow 2.5 或更高版本。如果您使用的是 TensorFlow 2.5 版,您将收到以下警告:tensorflow\python\keras\engine\sequential.py:455: UserWarning: ...
在TensorFlow 2.6版本中删除了这个predict_classes函数。 可以使用如下代码: predict_x=model.predict(X_test) classes_x=np.argmax(predict_x,axis=1) 1. 2. 参考链接:https://www.cjavapy.com/article/2239/ 意在交流学习,欢迎点赞评论,并关注微信公众号:弈介布衣;...
In the newest version of Tensorflow, the predict_classes function has been deprecated (there was a warning in previous versions about this). The new syntax is as follows: Y_pred = np.argmax(model.predict(X_test),axis=1) 👍1PierrickPochelu reacted with thumbs up emoji ...
在解答您关于 AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_classes' 的问题时,我们可以按照您提供的提示逐步进行。 1. 确认'Sequential'对象的来源库 在Python中,Sequential 对象通常来自于深度学习框架,如TensorFlow的Keras模块或PyTorch等。不过,基于错误信息和常见的使用习惯,我们可以合理推测这里的...
# tensorflow 版本大于等于 2.5 时改为以下代码即可 y_predict = mlp.predict(x) y_predict = (y_predict > 0.5).astype('int32') 0 回复 慕函数1177540 #1 以上是上一节讲的二分类的,回答错地方了。 回复 2022-01-26 14:54:16 flare_zhao #2 加油哈 回复 2022-02-22 10:32:25 flare_...
先感性认识，再升华到理性认识，最后再回到生产实践中去。循环往复，以至无穷。学习工程图学，可以让你看...
Transformers is backed by the two most popular deep learning libraries, PyTorch and TensorFlow, with a seamless integration between them, allowing us to train your models with one then load it for inference with the other. Why do we use transformers? Easy-to-use state-of-the-art models Low...
使用此选项是因为predict_classes已在最新版本的tensorflow中移除 predictions = (model.predict(X_test) > 0.5)*1 由于这是一个二进制问题(0或1),因此输出类由概率是否大于0.5来确定。9#6l7fqoea 2023-02-08 如果使用的是多类分类,则使用np.argmax(model.predict(x), axis=-1)例如: ...
也可以尝试TensorFlow 2.5或其它的版本解决这个问题。 使用TensorFlow版本2.5,可能会有以下警告信息: tensorflow\python\keras\engine\sequential.py:455: UserWarning: model.predict_classes() is deprecated and will be removed after 2021-01-01. Please use instead:* np.argmax(model.predict(x), axis=-1),...