tensorflow文本二分类，model.predict之后获得的结果

tensorflow+bert文本二分类0-1，model.predict之后获得的结果

#predict using the model
#references

tensorflow.keras 教程__model.evaluate 和 model.predict 的区别_py机器学习深度学习的博客-CSDN博客 tensorflow 搭建lstmmodel.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer) 分类损失函数和优化器model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') # 回归损失函数和优化器keras.layers.Dense(1,activation='relu')# 1个全链接这个是回归，分类必须使用activation="softmax"...

https://blog.csdn.net/qq_38735017/article/details/117067931

a=model.predict(ds_test_encoded,batch_size=1)
a如下
(array([[ 6.1176378e-01, -1.1029058e+00],
[ 1.0485318e+00, -1.3658700e+00],
请问如何转化为0-1结果呢