Python 模型（x）和模型（x）之间的差异。预测Keras中的（x）？

使用

model（x）

和

model.predict（x）

在Keras中预测模型的结果有什么区别？

Keras与tensorflow后端使用的是底层tensorflow对象，但主要是提供可以在tensorflow环境之外理解的高级输出（例如，它可以输出numpy数组或python列表）。
今天给出了tensorflow 2.0中的一个模型（使用keras库构建），

提供一个numpy数组，例如，可以使用

print（out\u np）

打印该数组。 另一方面

out_tf = model(x)

结果转换为tensorflow对象，可以使用

.numpy（）

这两个结果是等价的，作为一个例子，我们可以得出以下结论：

out_np.max() == out_tf.numpy().max()

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格式可能不同，但

model（x）

和

model.predict（x）的含义不同

是相同的：
给定一个输入x，它是网络的输出节点的值，以其结构、权重和偏差为特征。

如果适用，请提供一个代码片段。我们不知道

模型

指的是什么。

out_np.max() == out_tf.numpy().max()