AttributeError：“Sequential”对象没有“”score“”属性“”

AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'score' 这个错误信息表明你正在尝试访问一个名为 score 的属性，但 Sequential 对象并没有这个属性。Sequential 通常是 Keras 中的一个模型容器，用于按顺序堆叠层来构建神经网络。

基础概念

• Sequential 模型：Keras 中的一个模型容器，用于按顺序堆叠层来构建神经网络。
• 属性：对象的方法或变量，可以通过点操作符（.）访问。

可能的原因

1. 拼写错误：你可能错误地拼写了 score 属性。
2. 模型未编译：在调用 score 方法之前，你需要先编译模型。
3. 模型类型错误：你可能使用了错误的模型类型，或者模型没有正确初始化。

解决方法

1. 检查拼写：确保你访问的属性名称拼写正确。
2. 编译模型：在调用 score 方法之前，确保模型已经编译。例如：
3. 编译模型：在调用 score 方法之前，确保模型已经编译。例如：
4. 正确初始化模型：确保模型已经正确初始化并且没有错误。

示例代码

以下是一个完整的示例，展示了如何创建、编译和使用一个简单的 Keras 模型：

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

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 生成一些示例数据
X = np.random.random((100, 8))
y = np.random.randint(2, size=(100, 1))

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=32)

# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(X, y)
print(f'Loss: {loss}, Accuracy: {accuracy}')

参考链接

• Keras Sequential Model
• Keras Model Compile

通过以上步骤，你应该能够解决 AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'score' 的问题。