Keras:.预测回报百分比而不是类

Question

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。我正在查看keras文档，但不知道我做错了什么。.predict_classes不再工作，我以前的分类器也没有这个问题。我已经尝试过不同的激活功能(relu、sigmoid等(如果我理解正确的话，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]

谢谢你的意见。

Answer 1

您没有做错任何事情，predict总是返回模型的输出，对于分类器来说，这总是每个类的概率。

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)