在keras文本分类模型中预测时如何循环

Posted 2023-03-13

【中文标题】在keras文本分类模型中预测时如何循环

【英文标题】：How to loop when predicting in keras text classification model

【发布时间】：2019-07-02 05:01:25

【问题描述】：

我是 keras 的新手。我编写了一个文本分类模型，在对一个输入进行预测时，我得到了正确的预测，如下所示：

text=["Cancelling insurance cover that is in excess of your needs"]
one_test = tokenize.texts_to_matrix(text)
text_array=np.array([one_test[0]])
preds = model.predict(text_array)
yhat1 = model.predict_classes(text_array)
yhat2 = model.predict_proba(text_array)
print(preds)
print(yhat1)
print(yhat2)
prediction1=np.argmax(preds)
print(prediction1)

输出： [[0.21625464 0.17296328 0.17964244 0.27282426 0.15831545]]

[3]

[[0.21625464 0.17296328 0.17964244 0.27282426 0.15831545]]

3

但是，想要发送输入列表来进行预测

prediction_list=[]
Actionlist= ["Cancelling insurance cover that is in excess of your 
needs","Decrease loan payment","use your surplus cash reserves to pay for 
holiday expense or travel"]
for text in Actionlist:
    print(text)
    one_test = tokenize.texts_to_matrix(text)
    text_array=np.array([one_test[0]])
    preds = model.predict(text_array)
    print(preds)
    yhat1 = model.predict_classes(text_array)
    print(yhat1)
    prediction=np.argmax(preds)
    print(prediction)
    prediction_list.append(prediction)
print(prediction_list)

我得到以下输出，而不是得到三个预测。

取消超出您需求的保险范围

[[0.20537896 0.20620751 0.1970055 0.1982517 0.19315639]]

[1]

1

减少贷款支付

[[0.20537896 0.20620751 0.1970055 0.1982517 0.19315639]]

[1]

1

使用您的剩余现金储备来支付假期费用或旅行

[[0.20537896 0.20620751 0.1970055 0.1982517 0.19315639]]

[1]

1

[1, 1, 1]

请帮忙 提前致谢

【参考方案1】：

问题是你需要一个 text_to_matrix() 的列表。因此，只需在将 text=[text] 输入到 text_to_matrix() 之前设置它即可。