由于错误的环境设置，使用 Keras 进行预测失败

Question

我无法让 Keras 预测任何事情。甚至在这个极简模型中也不行：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import numpy as np

inDim = 3
outDim = 1

model = Sequential()
model.add(Dense(5, input_dim=inDim, activation='relu'))
model.add(Dense(outDim, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

test_input = np.zeros((1,inDim))
test_output = np.zeros((1,outDim))
model.fit(test_input, test_output)
prediction = model.predict(test_input)

一切都按预期进行，直到最后一行：

Epoch 1/1
1/1 [==============================] - 0s 448ms/step - loss: 0.2500 - acc: 1.0000
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-24-ee244a6c7287>", line 16, in <module>
    prediction = model.predict(test_input)

  File "E:\Programme\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1172, in predict
    steps=steps)

  File "E:\Programme\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training_arrays.py", line 304, in predict_loop
    outs.append(np.zeros(shape, dtype=batch_out.dtype))

TypeError: data type not understood

我用数组和列表的不同组合一遍又一遍地尝试，但要么是 TypeError 要么是 ValueError，因为形状是错误的。几个答案（如）建议使用类似

的东西

model.predict(np.array([[0,0,0]]))

但这对我也不起作用。谁能告诉我如何正确执行此操作？

编辑：显然，代码不是问题，见下文。

Answer 1

我将您的代码粘贴到 https://colab.research.google.com 中，但没有出现错误。 (python2)

但是我确实收到了关于 int 到 float 转换的警告。

我会尝试明确指定 test_input dtype，如：

test_input = np.zeros((1,inDim), dtype=float)

因为这似乎是正在输出的错误消息。

Answer 2

原来代码不是问题，而是我的软件有问题。经过以下步骤，上述代码运行s没有错误或警告：

卸载 anaconda
安装 anaconda
创建新环境
将所需的软件包安装到该环境中（keras、tensorflow、间谍...)
运行该环境中的代码

Answer 3

我卸载并重新安装了 Anaconda Navigator，它已修复。

由于错误的环境设置，使用 Keras 进行预测失败

predict with Keras fails due to faulty environment setup

python

typeerror

predict

keras

tensorflow