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Keras - model.predict返回类而不是概率

Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了高级的API，使得构建和训练深度神经网络变得更加简单和快速。在Keras中，model.predict()方法用于对输入数据进行预测，并返回预测结果。

默认情况下，model.predict()返回的是每个输入样本所属类别的标签。这是因为在训练深度神经网络时，通常使用的是softmax激活函数，它将输出转化为类别的概率分布。而model.predict()方法会返回概率最高的类别标签作为预测结果。

如果你希望得到每个类别的概率值而不是类别标签，可以通过设置参数来实现。在Keras中，可以使用model.predict_proba()方法来获取每个类别的概率值。该方法返回一个二维数组，其中每一行表示一个输入样本的类别概率分布。

对于Keras的应用场景，它广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。例如，在图像识别任务中，可以使用Keras构建卷积神经网络来实现图像分类。在自然语言处理任务中，可以使用Keras构建循环神经网络来进行文本分类或机器翻译等任务。

对于腾讯云相关产品，推荐使用腾讯云的AI引擎（https://cloud.tencent.com/product/aiengine）来部署和运行Keras模型。AI引擎提供了高性能的推理服务，可以快速响应模型预测请求，并支持多种深度学习框架，包括Keras。通过使用AI引擎，可以轻松部署和扩展Keras模型，实现高效的预测服务。

相关搜索:Dart -返回字符串，而不是类的实例Keras - model.predict()返回列表而不是numpy数组Keras Model.predict返回错误‘矩阵大小不兼容’Keras `Input`图层返回的图层是[(None，32)]，而不是(None，32)Keras:分类报告精度与多类的model.predict精度不同Keras多类分类概率总和不是1keras模型总是预测类而不是概率Keras：.predict返回百分比而不是类Lombok构建器方法返回类本身的实例，而不是返回构建器类pmml4s model.predict()返回数组而不是单个值
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