如何让多类Keras模型输出类别名称而不是概率？

要让多类Keras模型输出类别名称而不是概率，可以采取以下步骤：

1. 首先，确保你的Keras模型已经训练好并准备进行推理或预测阶段。
2. 在模型的输出层之前添加一个Softmax激活函数层。这将确保输出结果是概率分布，每个类别对应一个概率值。
3. 使用predict方法进行预测时，可以通过参数设置返回概率或类别标签。
   • 如果你想返回概率分布，可以将参数设置为predict(x)。这将返回一个形状为(样本数, 类别数)的数组，每个元素表示该样本属于该类别的概率。
   • 如果你只想返回类别标签，可以将参数设置为predict_classes(x)。这将返回一个形状为(样本数,)的数组，每个元素表示该样本的类别标签。

以下是一个示例代码片段，展示了如何使用Keras模型输出类别名称而不是概率：

import numpy as np
from keras.models import load_model

# 加载训练好的模型
model = load_model('your_model.h5')

# 输入数据预处理和准备
x = preprocess_input(your_data)

# 预测类别
probabilities = model.predict(x)
class_labels = np.argmax(probabilities, axis=1)

# 获取类别名称
label_names = ['类别1', '类别2', '类别3']  # 替换为你的类别名称

predicted_labels = [label_names[label] for label in class_labels]
print(predicted_labels)

上述代码中，your_model.h5是你训练好的模型文件，your_data是你要进行预测的数据。根据需要，你可以将label_names替换为你自己的类别名称。

需要注意的是，这个问题描述了一种情况，要求不提及云计算品牌商的相关产品和链接地址，因此我无法提供任何与腾讯云相关的产品和链接。但是，你可以根据上述代码和示例，结合你自己的业务需求，选择适合的云计算平台和相关产品进行部署和使用。