1 predict()方法
当使用predict()方法进行预测时，返回值是数值，表示样本属于每一个类别的概率，我们可以使用numpy.argmax()方法找到样本以最大概率所属的类别作为样本的预测标签。
2 predict_classes()方法
当使用predict_classes()方法进行预测时，返回的是类别的索引，即该样本所属的类别标签。以卷积神经网络中的图片分类为例说明，代码如下：
补充知识：keras中model.evaluate、model.predict和model.predict_classes的区别
1、model.evaluate 用于评估您训练的模型。它的输出是model的acc和loss，而不是对输入数据的预测。
2、model.predict 实际预测，输入为test sample，输出为label。
3、在keras中有两个预测函数model.predict_classes(test) 和model.predict(test)。如果标签经过了one-hot编码，如[1,2,3,4,5]是标签类别，经编码后为[1 0 0 0 0],[0 1 0 0 0]…[0 0 0 0 1]。
model.predict_classes(test)预测的是类别，打印出来的值就是类别号。并且只能用于序列模型来预测，不能用于函数式模型。
而model.predict(test)输出的还是5个编码值，要经过argmax(predict_test,axis=1)转化为类别号。
以上这篇对Keras中predict()方法和predict_classes()方法的区别说明就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
苹果官方表示：
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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。
RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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