Keras predict函数报错“TypeError:仅整数标量数组可转为标量索引”原因

嘿，我一眼就发现问题所在啦——你在调用model.predict()的时候传错参数了！

错误原因 #

Keras的predict()方法只需要传入待预测的输入数据（也就是你的X_test），不需要把真实标签Y_test也传进去。你写的pred = model.predict(X_test, Y_test)里，第二个参数实际上是用来指定batch_size的，而你的Y_test是二维的独热编码数组，模型把它当成batch_size参数自然就会报错。

修改后的代码 #

把预测那行改成下面这样就可以正常运行了：

pred = model.predict(X_test)
print(pred)

新手补充小贴士 #

• 如果你想用测试集的真实标签评估模型性能（比如准确率、损失），应该用model.evaluate()方法，它才需要同时传入输入和标签：

  loss, accuracy = model.evaluate(X_test, Y_test)
  print(f"测试集损失: {loss}, 测试集准确率: {accuracy}")
  

• 因为你的Y是独热编码格式，想要直观对比预测结果和真实类别，可以把独热编码转成类别索引：

  pred_classes = np.argmax(pred, axis=1)
  true_classes = np.argmax(Y_test, axis=1)
  print("预测类别索引:", pred_classes)
  print("真实类别索引:", true_classes)
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sebastian