keras模型总是预测类而不是概率

Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了高级的API接口，方便用户快速构建和训练深度学习模型。在使用Keras进行预测时，模型默认输出的是类别而不是概率。

要使Keras模型输出概率而不是类别，可以使用模型的predict方法结合softmax函数进行处理。softmax函数可以将模型的输出转化为概率分布，使得每个类别的预测概率之和为1。

以下是一个示例代码，展示如何使用Keras模型输出概率：

import numpy as np
from keras.models import load_model

# 加载已训练好的模型
model = load_model('model.h5')

# 加载测试数据
test_data = np.load('test_data.npy')

# 对测试数据进行预测
predictions = model.predict(test_data)

# 将预测结果转化为概率分布
probabilities = np.softmax(predictions, axis=1)

# 输出每个类别的概率
for i, prob in enumerate(probabilities):
    print("类别{}的概率为：{}".format(i, prob))

在上述代码中，首先加载已经训练好的模型，然后加载测试数据。使用模型的predict方法对测试数据进行预测，得到预测结果。接着，通过softmax函数将预测结果转化为概率分布。最后，可以输出每个类别的概率。

对于Keras模型输出类别而不是概率的原因，主要是因为在训练过程中常使用softmax函数作为最后一层的激活函数，以便将输出转化为概率分布，并计算损失函数。而在预测阶段，为了提高效率，Keras默认只输出类别，而不是概率。

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