Python Keras模型预测的回报是什么？

我正在构建一个自动编码器网络，用于在单列文本列表中查找异常值

我提取每个字符，将其转换为ASCII码，并将它们放入一个数组中

数组的每一行都是我输入的一行，数组中的每个元素都是字符ascii码的整数表示

每个数组都有我数组中最大元素的大小，较小元素的右边用零填充

因此，我最终使用了带有ascii码的Numpy数组，我创建了一个自动编码器网络，这样我就可以找到那些不遵循某种模式的数组，它们从其他数组中脱颖而出

我的全部代码是：

导入系统 从keras导入输入，模型 将matplotlib.pyplot作为plt导入 从keras.layers导入稠密 将numpy作为np导入 从pprint导入pprint 从google.colab导入驱动器 #蒙塔阿奎沃谷歌路 安装（“/content/drive”） 打开（'/content/drive/My drive/Colab Notebooks/drawables.txt'，r'）作为arquivo： dados=arquivo.read（）.splitlines（） #定义我们的目标是什么 #梅奥·埃莱门托 def tamanho_maior_elemento（列表A）： maior=0 对于列表A中的elemento： tamanho_elemento=len（elemento） 如果tamanho_elemento>maior： maior=tamanho_elemento 回程票 #定义所有要素的含义 #我们的目标是实现我们的目标 #ascii，转换器的antes de converter são adicionados将数据归零 #我是梅斯莫·塔曼霍。 def texto_para_ascii（列表，tamanho_maior_elemento）： #帕拉卡达林哈酒店 lista_ascii=list（） 对于列表A中的elemento： elemento_ascii_lista=list（） #科罗卡零度拉多达字符串 elemento_com_zeros=elemento.ljust（tamanho_maior_elemento，“0”） 对于elemento_com_零中的字符： 附加（ord（字符）） lista_ascii.append（elemento_ascii_lista） 返回列表a_ascii def ascii_para_texto（列表A）： #帕拉卡达林哈酒店 lista_ascii=list（） 对于列表A中的elemento： elemento_ascii_lista=list（） 对于elemento中的caractere： elemento_ascii_lista.append（chr（字符）） elemento_ascii_string=”“.join（elemento_ascii_lista） lista_ascii.append（elemento_ascii_字符串） 返回列表a_ascii #佩加·塔曼霍·多梅奥·莱门托 tamanho_maior_elemento=tamanho_maior_elemento（护墙板） #佩加·塔曼霍·达利斯塔 tamanho_lista=len（护墙板） #转换为墙裙 护墙板ascii=texto\u para\u ascii（护墙板，tamanho\u maior\u elemento） #转换linha de dados em ascii参数数组numpy np_dados_ascii=np.数组（dados_ascii） #定义tamanho da camada Compmida tamanho_compimido=int（tamanho_maior_elemento/5） #这是一个很好的输入法 护墙板输入=输入（形状=（tamanho_maior_elemento，） #我的天啊，我的天啊，我的天啊，我的天啊 隐藏=密集（tamanho_compimido，activation='relu'）（数据输入） #我的天啊，我的孩子们，我的孩子们 输出=密集（tamanho\u maior\u elemento，激活='relu'）（隐藏） #resultado=密集（tamanho_maior_elemento，activation='sigmoid'）（输出） resultado=稠密（tamanho_maior_elemento）（输出） #克里亚奥莫代洛酒店 自动编码器=模型（输入=数据\输入，输出=结果） #编译o模式 编译（优化器='adam'，loss='mse'） #Faz o fit com os护墙板 history=autoencoder.fit（np_dados_ascii，np_dados_ascii，epochs=20） #时代图景 plt.绘图（历史记录[“损失”]） plt.ylabel（“损失”） plt.xlabel（“时代”） plt.show（） #佩加·萨伊达：你能预测吗 predict=自动编码器。predict（np\U dados\U ascii） #现在怎么办？ 我想知道的是，我已经预测了值，下一步是什么？我的意思是，keras的model.predict函数返回了一个浮点值数组。如何将其恢复为ascii字符，以便查看预测的文本

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我不知道我说的对不对，英语不是我的主要语言，我对此完全不知所措。

您可以将ASCII数字转换回文本，并将结果可视化。使用，一个python内置函数。它需要输入0到255范围内的整数值。因此，请确保您的模型预测此范围之间的值

predict = np.random.uniform(0,255,(1,100)) # Replace with your original prediction
predict_text=[]
for i in range(predict.shape[1]):
  predict_text.append(chr(int(predict[0][i])))
predict_text =  np.expand_dims(np.asarray(predict_text),axis=0)