如何使用keras predict_proba输出2列概率？

在使用Keras的predict_proba函数输出2列概率时，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经安装了Keras库并正确导入它：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

1. 创建一个Keras模型，并添加必要的层。这个模型可以是任何类型的模型，比如全连接神经网络（Feedforward Neural Network）。以下是一个简单的例子：

model = Sequential()
model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=10))
model.add(Dense(2, activation='softmax'))

上述代码中，我们使用了两个全连接层，其中第一个层有32个节点，激活函数为ReLU，输入维度为10。第二个层有2个节点，激活函数为Softmax，输出维度为2。

1. 加载模型的权重。确保你已经训练好了模型并将权重保存在了一个文件中。然后，通过调用load_weights函数加载这些权重：

model.load_weights('model_weights.h5')

上述代码中，'model_weights.h5'是保存权重的文件名。

1. 准备输入数据。根据你的需求，准备一个样本或者一批样本作为模型的输入。确保输入的维度与模型的输入层维度一致。
2. 使用predict_proba函数进行预测。这个函数会返回一个numpy数组，其中包含了每个类别的概率。

probabilities = model.predict_proba(input_data)

上述代码中，input_data是你准备好的输入数据，probabilities是预测出的概率值。

1. 最后，根据问题需求，你可以选择处理概率值的方式。比如，你可以选择取概率最高的类别作为预测结果：

predicted_class = np.argmax(probabilities)

上述代码中，predicted_class是预测出的类别。

这样，你就可以使用Keras的predict_proba函数输出2列概率了。注意，以上答案中没有提及云计算品牌商的相关信息。如需了解更多关于Keras的信息，请访问腾讯云Keras产品介绍链接。