AttributeError：“顺序”对象没有属性“predict_classes”/答案

【问题标题】：AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_classes'/AttributeError：“顺序”对象没有属性“predict_classes”/
【发布时间】：2021-10-23 06:25:09
【问题描述】：

每当我尝试运行此代码时，它都会显示：

 AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_classes'

第一行返回错误：

result = str(model.predict_classes(roi, 1, verbose = 0)[0])
cv2.putText(copy, getLetter(result), (300 , 100), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 2, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('frame', copy)

【问题讨论】：

model.predict_classes 在最近的版本中不再存在。而是使用preds=model.predict，然后使用np.argmax(preds)。
您能否在我的代码的上下文中提供此内容。所以我可以将它集成到我的代码中
嗨，王牌。请在您的问题标题中提及与错误相关的库（在这种情况下为 cv2），以便会员将来可以找到它。

标签： python opencv machine-learning

【解决方案1】：

我相信model.predict_classes() 已被弃用。如果您使用 Jupyter Notebook 和 Tensorflow 2.5.0，您会收到如下警告：

C:\Anaconda3\envs\tf-gpu-2.5\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\sequential.py:455: UserWarning: model.predict_classes() 已弃用，将在 2021 年之后删除- 01->01。请改用：* np.argmax(model.predict(x), axis=-1)，如果您的 >model 进行多类分类（例如，如果它使用 softmax last->layer 激活）。* (model.predict(x) > 0.5).astype("int32")，如果您的 >model 进行二元分类（例如，如果使用sigmoid最后一层>激活）。 warnings.warn('model.predict_classes() 已弃用，'

如警告所示，请改用：

np.argmax(model.predict(x), axis=-1)，如果您的模型进行多类分类（例如，如果它使用 softmax 最后一层激活）。
(model.predict(x) > 0.5).astype("int32")，如果你的模型是二进制的分类（例如，如果它使用 sigmoid 最后一层激活）。

我刚刚使用 Python 3.9.6 升级到 Tensorflow 2.6.0，在 TF 2.6.0 中使用 model.predict_classes() 会直接显示错误。

predict = NN.predict_classes(X_test_NL)

---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-14-f1898c8da755> in <module>
----> 1 predict = NN.predict_classes(X_test_NL)

AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'predict_classes'

如果必须使用predict_classes()，则必须回滚到之前版本的 tensorflow。

或者将使用.predict() 得到的概率转换为类标签。

参考：Get Class Labels from predict method in Keras

【讨论】：

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@Kaveh 哎呀，忘了只裁剪错误消息。感谢您的提醒。
感谢您对问题的有用回答，但要点仍然适用：将这些图像替换为 它们包含的文本。
@ChristophRackwitz 老实说，我不知道必须对错误消息或任何回溯消息进行格式化。谢谢你让我知道。编辑它。
这个想法是使帖子可搜索/可查找，即有价值。否则，您将依赖应用 OCR 的搜索引擎，这会浪费时间（而且很容易出错，如果这样做的话！），如果您可以首先发布文本。