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：

• 产品介绍：腾讯云AI推理服务
• 文档：腾讯云AI推理服务文档

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。