Keras：.predict 返回百分比而不是类答案

【问题标题】：Keras: .predict returns percentages instead of classesKeras：.predict 返回百分比而不是类
【发布时间】：2020-06-22 15:35:01
【问题描述】：

我正在构建一个包含 3 个类的模型：[0,1,2] 训练后，.predict 函数会返回一个百分比列表。我正在检查 keras 文档，但无法弄清楚我做错了什么。 .predict_classes 不再工作了，我以前的分类器没有这个问题。我已经尝试过不同的激活函数（relu、sigmoid 等）如果我理解正确，Dense(3...) 中的数字定义了类的数量。

outputs1=Dense(3,activation='softmax')(att_out) 
model1=Model(inputs1,outputs1)
model1.summary()
model1.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=['accuracy'])
model1.fit(x=text_pad,y=train_y,batch_size=batch_size,epochs=epochs,verbose=1,shuffle=True) 

y_pred = model1.predict(test_text_matrix)

输出示例：

[[0.34014237 0.33570153 0.32415614]
 [0.34014237 0.33570153 0.32415614]
 [0.34014237 0.33570153 0.32415614]
 [0.34014237 0.33570153 0.32415614]
 [0.34014237 0.33570153 0.32415614]]

我想要的输出：

[1,2,0,0,0,1,2,0]

感谢您的任何想法。

【问题讨论】：

标签： python tensorflow keras

【解决方案1】：

您没有做错任何事，predict 始终返回模型的输出，对于分类器而言，这始终是每个类的概率。

predict_classes 仅适用于 Sequential 型号，不适用于功能型号。

但是有一个简单的解决方案，你只需要在最后一个维度上取argmax，你就会得到类索引：

y_probs = model1.predict(test_text_matrix)
y_pred  = np.argmax(y_probs, axis=-1)

【讨论】：