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Keras - model.predict()返回列表而不是numpy数组

Keras是一个开源的深度学习框架,它提供了高级的神经网络API,可以方便地构建和训练各种深度学习模型。在Keras中,model.predict()方法用于对模型进行推理,即使用训练好的模型对新的数据进行预测。

在Keras中,model.predict()方法返回的确实是一个列表,而不是一个numpy数组。这是因为Keras支持同时对多个样本进行预测,因此返回的结果是一个列表,列表中的每个元素对应一个样本的预测结果。

每个预测结果本身是一个numpy数组,它包含了模型对该样本的预测结果。通常情况下,每个预测结果的形状是一个一维数组,表示模型对每个类别的预测概率。如果模型是一个二分类模型,那么每个预测结果的形状将是(1,),表示模型对正类的预测概率。

对于多分类模型,每个预测结果的形状将是(类别数,),表示模型对每个类别的预测概率。你可以使用numpy的argmax()方法找到概率最高的类别索引,从而得到最终的预测结果。

在腾讯云中,你可以使用腾讯云AI开放平台提供的深度学习服务来部署和运行Keras模型。具体而言,你可以使用腾讯云的AI推理服务,将训练好的Keras模型上传到腾讯云,并通过API调用实现对新数据的预测。腾讯云AI推理服务支持多种深度学习框架,包括Keras,提供了高性能的推理服务,可以满足各种场景的需求。

腾讯云AI推理服务的产品介绍和相关文档可以在以下链接中找到:

通过使用腾讯云的AI推理服务,你可以方便地将Keras模型部署到云端,并通过API调用实现高效的预测功能。

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