Python 属性错误：'；numpyarray迭代器'；对象没有属性'；类别'；

我得到这个错误：

AttributeError:'NumpyArrayIterator'对象没有属性'classes'

我试图制作一个混淆矩阵来评估我训练的神经网络。我使用ImageDatagenerator和datagen.flow函数进行培训，然后使用fit_generator函数进行培训

对于预测，我在测试集上使用predict_生成器函数。到目前为止一切正常。问题出现在以下方面：

test_generator.reset()
pred = model.predict_generator(test_generator, steps=len(test_generator), verbose=2)

from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, cohen_kappa_score

y_pred = np.argmax(pred, axis=1)

print('Confusion Matrix')
print(pd.DataFrame(confusion_matrix(test_generator.classes, y_pred)))

---

我应该看到一个混乱矩阵，但我看到了一个错误。在实际的数据集上运行之前，我对样本数据运行了相同的代码，这确实显示了结果。

首先需要从生成器中提取标签，然后将它们放入矩阵函数中
要提取标签，请使用

x\u gen，y\u gen=test\u generator.next（）

，只需注意标签是一个热编码的。

示例：

test_generator.reset()
pred = model.predict_generator(test_generator, steps=len(test_generator), verbose=2)

from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, cohen_kappa_score

y_pred = np.argmax(pred, axis=1)

x_gen,y_gen = test_generator.next()
y_gen = np.argmax(y_gen, axis=1)

print('Confusion Matrix')
print(pd.DataFrame(confusion_matrix(y_gen, y_pred)))

---

如果我理解的很好，你想混淆测试生成器类和预测（y\U pred）类的矩阵吗？是的。真值和预测值的混淆矩阵。这给了我以下错误：ValueError：找到了样本数不一致的输入变量：[328871]y_gen也应该是8871。