时间戳

首页 > 解决方案 > 如何使用 CNN 模型 Keras 解决错误？

python - 如何使用 CNN 模型 Keras 解决错误？

问题描述

我有这个带有 Keras 的模型：


model.add(Conv1D(4,kernel_size=3, activation='relu', 
                               input_shape=(tablon_vectores_train.shape[1], 
                                            tablon_vectores_train.shape[2])
                               #,padding='same'
                               )
                       )

model.add(MaxPooling1D(pool_size=4))

model.add(Conv1D(6,kernel_size=2, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(15, activation='relu'))
model.add(Dense(1) )
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam',metrics=['mse'])
model = model.fit(
        X
        , Y
        , epochs=50, batch_size=10
        , validation_split= 0.25
        , verbose=1, shuffle=True)

当我做预测代码时：

predict = model.predict(X_test)

我有这个错误：

AttributeError：“历史”对象没有属性“预测”。

我能做些什么？

标签： pythontensorflowkerasdeep-learning

解决方案

model.fit(..)返回一个 History 对象，其中包含模型的学习历史。

model = model.fit(..)用 History 对象覆盖你的卷积网络。

您可以一起删除分配，然后使用model.fit(). 如果您想可视化学习历史，您可以通过键入来访问这些值history = model.fit(..)。训练后，您可以使用此对象可视化结果。您可以通过键入来获取保存的值history.history。

要获得预测，请尝试preds = model.predict(..)

推荐阅读