Meezo ML نشر 17 يوليو 2021 أرسل تقرير نشر 17 يوليو 2021 قمت ببناء نموذج تصنيف صور واستخدمت الصف Model في بناء النموذج ظهور الخطأ التالي AttributeError: 'Model' object has no attribute 'predict_classes: m = Sequential() m.add(Flatten(input_shape=base_model.output_shape[1:])) m.add(Dense(256, activation='tanh')) m.add(Dense(3, activation='softmax')) m.load_weights(top_model_weights_path) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=top_model(base_model.output)) for layer in model.layers[:15]: layer.trainable = False model.summary() model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=SGD(lr=1e-4, momentum=0.99), metrics=['accuracy']) model.fit_generator(train_generator, steps_per_epoch=nb_train_samples // batch_size, epochs=epochs, validation_data=validation_generator, validation_steps=nb_validation_samples // batch_size, verbose=1) model.save_weights(top_model_weights_path) bottleneck_features_validation = model.predict_generator(validation_generator, nb_validation_samples // batch_size) np.save(open('bottleneck_features_validation','wb'), bottleneck_features_validation) validation_data = np.load(open('bottleneck_features_validation', 'rb')) pred = model.predict_classes(validation_data) اقتباس
1 Ali Haidar Ahmad نشر 17 يوليو 2021 أرسل تقرير نشر 17 يوليو 2021 (معدل) predict_classes متوفر فقط من أجل البنية (أو الصف) Sequential ولكنه غير متوفر من أجل الصف Model لذا فالحل هو استخدام التابع predict والتي سيكون خرجها شعاع من التوقعات الاحتمالية، ثم يمكنك بعدها استخدام التابع argmax من مكتبة نمباي لقصر القيم كالتالي: np.argmax(y_pred,axis=1) تم التعديل في 17 يوليو 2021 بواسطة Ali Haidar Ahmad 1 اقتباس
السؤال
Meezo ML
قمت ببناء نموذج تصنيف صور واستخدمت الصف Model في بناء النموذج ظهور الخطأ التالي AttributeError: 'Model' object has no attribute 'predict_classes:
1 جواب على هذا السؤال
Recommended Posts
انضم إلى النقاش
يمكنك أن تنشر الآن وتسجل لاحقًا. إذا كان لديك حساب، فسجل الدخول الآن لتنشر باسم حسابك.