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model.predict 返回值

[英]model.predict return values

I am working in imdb dataset on reviews, when i want to predict the outcome of the user given input using the model.predict method in tensorflow it gives an array.我正在使用 imdb 数据集进行评论,当我想使用 tensorflow 中的 model.predict 方法预测用户给定输入的结果时,它会给出一个数组。 How to interpret the results from that array?如何解释该数组的结果?

string = str(input())
new_string = token.texts_to_sequences(string)
padded_new_string = pad_sequences(new_string,maxlen = 120, truncating = 'post')
print(model.predict(padded_new_string))

Also i used binary classification using sigmoid我也使用 sigmoid 进行二进制分类

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(10000,16,input_length = 120),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(12,activation = 'relu'),
    tf.keras.layers.Dense(6,activation = 'relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1,activation = 'sigmoid')
    ])        

Any help will be helpful任何帮助都会有所帮助

If I'm not mistaken model.predict returns numpy array for each corresponding prediction of the y_test .如果我没记错的model.predict会为y_test的每个相应预测返回numpy数组。 To interpret the values you could use evaluate method to find the accuracy of your model要解释值,您可以使用evaluate方法来查找 model 的准确性

score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

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