Keras中new_model.predict_classes报NameError的解决求助

可能的原因及解决步骤 #

1. 代码执行上下文不一致 #

你执行new_model.predict()时new_model变量有效，但执行predict_classes时，可能存在以下情况：

• 在Jupyter Notebook等交互式环境中切换了未定义new_model的代码单元格
• 之前的代码块对new_model进行了重新赋值或删除操作
• 解决：重新运行定义/加载new_model的代码块，确保执行predict_classes前，该变量处于当前环境的有效作用域内。

2. Keras版本兼容性问题 #

predict_classes方法在Keras 2.4.0之后（尤其是TensorFlow 2.x集成的Keras版本）已被官方移除，你的手册示例可能基于旧版Keras。替代方案是用np.argmax()手动获取预测类别：

import numpy as np
# 先获取预测概率
predict_probs = new_model.predict(x_test[0:1])
# 取概率最大值对应的类别索引
predicted_class = np.argmax(predict_probs, axis=-1)
print(predicted_class)  # 预期输出 array([3])

3. 变量名拼写错误 #

检查执行predict_classes时的变量名是否与predict时完全一致，比如是否误写为newmodel、NewModel等大小写或拼写错误的形式。

• 解决：仔细核对变量名的拼写和大小写，确保完全匹配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ahmed Diaz Ravan