我正在使用Keras（与Python 3.6一起）来预测数组（x_test）的输出，但得到的却是TypeError。
这是我的预测代码：
x_test = [[8],[6],[0],[2],[0],[0],[0],[0],[112.128],[0],[0],[2],[0],[1],[1],[2],[2]]
prediction = model.predict(model, x_test, batch_size = 32, verbose = 1)
这是我得到的错误：
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-14-286495dc15a7> in <module>()
1 x_test = [[8],[6],[0],[2],[0],[0],[0],[0],[112.128],[0],[0],[2],[0],[1],[1],[2],[2]]
2
----> 3 prediction = model.predict(model, x_test, batch_size =(17,1), verbose = 1)
TypeError: predict() got multiple values for argument 'batch_size'
如果有人对出了什么问题有任何建议，我们将不胜感激。
供参考，这是我的神经网络，看来工作正常。
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=17, init='uniform', activation='relu' ))
model.add(Dense(64, init='uniform', activation='relu'))
model.add(Dense(128, init='uniform', activation='relu'))
model.add(Dense(64, init='uniform', activation='sigmoid'))
model.add(Dense(32, init='uniform', activation='sigmoid'))
model.add(Dense(16, init='uniform', activation='sigmoid'))
model.add(Dense(8, init='uniform', activation='sigmoid'))
model.add(Dense(4, init='uniform', activation='sigmoid'))
model.add(Dense(1, init='uniform', activation='sigmoid'))
# Compile model
model.compile(loss='mean_squared_logarithmic_error', optimizer='SGD', metrics=['accuracy'])
# Fit model
history = model.fit(X, Y, nb_epoch=300, validation_split=0.2, batch_size=3)
非常感谢！
您无需传入model参数model.predict，因为predict的默认设置是predict(self, x, batch_size=32, verbose=0)由model自动定义self。
因此，您的代码应类似于：
prediction = model.predict(x_test, batch_size = 32, verbose = 1)
并且根据文档，x应该numpy.array不是list。
参数：
x：输入数据，作为一个Numpy数组。
batch_size：整数。
verbose：详细模式，0或1。
这意味着x_test应该改为：
x_test = np.array([[8],[6],[0],[2],[0],[0],[0],[0],[112.128],[0],[0],[2],[0],[1],[1],[2],[2]])
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