R语言基于深度网络识别MNIST手写数字 TensorFlow新版本预测函数报错求解

• k_argmax()返回的是TensorFlow张量类型，不属于R原生数据结构，无法直接用于table()混淆矩阵生成、cbind()数据拼接等R基础函数操作，只需补充一步类型转换即可解决问题。
• 概率预测结果predict(testx)本身输出的就是R矩阵格式，不需要额外转换。

# 原预测代码追加 as.integer() 转换为R原生整数向量
pred <- model %>% predict(testx) %>% k_argmax() %>% as.integer()

# 转换后table可正常生成混淆矩阵
table(Predicted = pred, Actual = mnist$test$y)

# prob无需额外修改，pred转换后cbind可正常运行
prob <- model %>% predict(testx)
cbind(prob, Predicted_class = pred, Actual = mnist$test$y)[1:5,]

如果使用macOS/Linux系统，代码中所有windows()调用会报错，替换为dev.new()即可正常弹出绘图窗口。训练30轮可能存在轻微过拟合，可根据实际需求将epochs调整为15~20轮。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Farshid Owrang