如何修复AttributeError: 'Sequential'对象没有'predict_classes'属性？

这个错误是因为你使用的TensorFlow/Keras版本进行了更新——predict_classes方法在较新的版本中已被移除，不再是Sequential模型的内置方法，这也是为什么之前代码能正常运行，现在报错。

修复方案 #

根据口罩检测的二分类场景（戴口罩/未戴口罩），可以用以下两种方式替代predict_classes：

方式1：适用于softmax输出的二分类/多分类

先通过predict获取预测概率，再用np.argmax取概率最大的类别索引：

import numpy as np

def detect_face_mask(img):
    # 获取预测概率数组
    predictions = model.predict(img.reshape(1,224,224,3))
    # 取出概率最大的类别索引
    y_pred = np.argmax(predictions, axis=1)
    return y_pred

方式2：适用于sigmoid输出的二分类

如果模型最后一层是sigmoid激活（单输出节点，输出0-1之间的概率），可以直接用阈值（比如0.5）判断类别：

import numpy as np

def detect_face_mask(img):
    predictions = model.predict(img.reshape(1,224,224,3))
    # 概率大于0.5则为类别1，否则为类别0
    y_pred = (predictions > 0.5).astype(int)
    return y_pred

注意事项 #

• 确保已经导入numpy库，若未导入需在代码开头添加import numpy as np
• 若是多分类任务，直接使用方式1即可，np.argmax会返回对应类别的索引

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Joydip Saw