Python DSX中的Tensorflow:由于列表（）使用预测结果失败

在IBM Data Science体验中，我成功地使用Python中的Tensorflow构建了一个模型。它使用此模型评估测试数据。然而，当我调用它对记录进行预测时，我不能使用评估返回的结果。我遵循列表（）中的描述并使用它：

我得到的错误如下：

TypeErrorTraceback (most recent call last)
       <ipython-input-49-49a72bc2fad0> in <module>()
     15 # .predict() returns an iterator of dicts; convert to a list    and print
     16 # predictions
---> 17 predictions = list(p["predictions"] for p in itertools.islice(y, 6))
     18 print("Predictions: {}".format(str(predictions)))

  TypeError: 'list' object is not callable

TypeErrorTraceback（最近一次调用上次）
在（）
15#.predict（）返回dicts的迭代器；转换为列表并打印
16#预测
--->17预测=列表（itertools.islice（y，6）中p的p[“预测”]
18打印（“预测：{}”。格式（str（预测）））
TypeError:“列表”对象不可调用

我怎样才能解决这个问题

非常感谢

---

Johannes

看起来您有一个名为

list

的变量，它隐藏了标准python类型

list

非常感谢-您是对的。无意中，我在程序前面使用了list作为变量名。我改变了这个。现在我得到了一个不同的错误消息：TypeErrorTraceback（最近一次调用last）in（）16#。predict（）返回dicts的迭代器；转换为列表并打印17个预测--->18个预测=列表（itertools.islice（y，6）中p的p[“预测”]。。。TypeError：如果安装了pandas，则数据必须是numpy数组或pandas数据帧；得到了dict@Johannes，请为新问题打开一个新问题。谢谢-此评论帮助我解决了此问题。数据结构x_pandas_predict_数据不正确。我对它进行了如下调整，然后它开始工作：x=pd.DataFrame（{k:x\u\u predict\u data[k].FEATURES中k的值}）

TypeErrorTraceback (most recent call last)
       <ipython-input-49-49a72bc2fad0> in <module>()
     15 # .predict() returns an iterator of dicts; convert to a list    and print
     16 # predictions
---> 17 predictions = list(p["predictions"] for p in itertools.islice(y, 6))
     18 print("Predictions: {}".format(str(predictions)))

  TypeError: 'list' object is not callable