由于环境设置错误，使用 Keras 进行预测失败答案

【问题标题】：predict with Keras fails due to faulty environment setup由于环境设置错误，使用 Keras 进行预测失败
【发布时间】：2019-07-21 01:54:13
【问题描述】：

我无法让 Keras 预测任何事情。甚至在这个极简模型中也不行：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import numpy as np

inDim = 3
outDim = 1

model = Sequential()
model.add(Dense(5, input_dim=inDim, activation='relu'))
model.add(Dense(outDim, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

test_input = np.zeros((1,inDim))
test_output = np.zeros((1,outDim))
model.fit(test_input, test_output)
prediction = model.predict(test_input)

一切都按预期进行，直到最后一行：

Epoch 1/1
1/1 [==============================] - 0s 448ms/step - loss: 0.2500 - acc: 1.0000
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-24-ee244a6c7287>", line 16, in <module>
    prediction = model.predict(test_input)

  File "E:\Programme\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1172, in predict
    steps=steps)

  File "E:\Programme\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training_arrays.py", line 304, in predict_loop
    outs.append(np.zeros(shape, dtype=batch_out.dtype))

TypeError: data type not understood

我一遍又一遍地尝试使用不同的数组和列表组合，但要么存在 TypeError，要么存在 ValueError，因为形状错误。几个答案（如here）建议使用类似

model.predict(np.array([[0,0,0]]))

但这对我也不起作用。谁能告诉我如何做到这一点？

编辑：显然，代码不是问题，见下文。

【问题讨论】：

请用详细而准确的内容修正您的问题的标题，错误消息无济于事。请提供一些背景。如果没有更多详细信息，请对您所尝试的内容发表评论。

标签： python tensorflow keras typeerror predict

【解决方案1】：

我将您的代码粘贴到 https://colab.research.google.com 并没有给我错误。 (python2)

然而，我确实收到了关于 int 到 float 转换的警告。

我会尝试明确指定 test_input dtype，如下所示：

test_input = np.zeros((1,inDim), dtype=float)

因为这似乎是正在输出的错误消息。

【讨论】：

dtype 参数没有改变任何东西。但实际上，该代码适用于带有 Python 3.6 的 colab，这也是我安装的。警告独立于 predict 调用出现，并且由于 fit 调用工作正常，我不确定它们是否与我的错误有关。所以也许我的安装坏了？我会研究这个并在这里更新。

【解决方案2】：

结果证明代码不是问题，但我的软件有问题。经过以下步骤，上面的代码运行没有错误或警告：

卸载 anaconda
安装 anaconda
创建新环境
将所需的软件包安装到该环境中（keras、tensorflow、蜘蛛...）
在该环境中运行代码

【讨论】：

【解决方案3】：

我再次卸载并安装了 Anaconda Navigator，它得到了修复。

【讨论】：