错误：“_UserObject”对象没有属性“预测”

我正在构建一个针对数据序列进行机器学习的 ANN 模型。当我调用模型来验证测试数据时，出现错误

model = Sequential()
model.add(Dense(8,activation='tanh',input_dim = 10))

model.add(Dense(6,activation='tanh'))

model.add(Dense(4,activation='softmax'))

model.summary()

from tensorflow.keras.models import Sequential, save_model, load_model

filepath = './input/saved_model'

save_model(model, filepath)

test = pd.read_csv('test.csv')

enter code here

当我处理下面的代码时，出现错误消息

predictions = model.predict(test)

AttributeError                            Traceback (most recent call last)

<ipython-input-141-82c4f2e9fa53> in <module>()

----> 1 predictions = model.predict(test)

AttributeError: '_UserObject' object has no attribute 'predict'

您已使用保存模型.save_model的方法tensorflow.keras.models。默认情况下将其保存在SavedModel张量流的格式。

当您使用加载回模型时tensorflow.keras.models.load_model方法，您可以使用predict模型的方法。

model = tf.keras.models.load_model(<saved_model_folder>)
predictions = model.predict(input_tensor)

但是，如果您尝试加载使用以下命令保存的相同模型tf.keras.models.save_model, using tf.saved_model.load你必须这样做：

model = tf.saved_model.load(<saved_model_folder>)
predictions = model(input_tensor) # Notice predict is not used.

写在注释部分https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/Model#call https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/Model#call.

如果你想要推理（预测）功能，你可以这样做：

model_loaded = tf.keras.models.load_model(<saved_model_folder>)
DEFAULT_FUNCTION_KEY = 'serving_default'
predict_func = model_loaded.signatures[DEFAULT_FUNCTION_KEY]

for batch in predict_dataset.take(1):
    print(predict_func(batch))

我认为你正在使用kerasAPI 来保存和saved_model用于加载模型的 API，因此出现了问题。