问题遇到的现象和发生背景

问题相关代码，请勿粘贴截图 from tensorflow.keras.models import load_model

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

label = ds.class_indices
label = dict(zip(label.values(),label.keys()））

载入模型

model = load_model('model_vgg16.h5')

def predict(image):
# 导入图片
image = load_img(image)
plt.imshow(image)
plt.show()
image = image.resize((224,224))
image = img_to_array(image)
image = image/255
# (1,224,224,3)
image = np.expand_dims(image,0)
return model.predict_classes(image)[0]
label
pre = predict('datasets/flower_photos/u=1910309642,1420354939&fm=200&gp=0.jpg')
print(label[pre])

运行结果及报错内容

AttributeError Traceback (most recent call last)
in ()
3 import matplotlib.pyplot as plt
4

5 label = ds.class_indices
6 label = dict(zip(label.values(),label.keys（））
7 # 载入模型

AttributeError: 'PrefetchDataset' object has no attribute 'class_indices'

我的解答思路和尝试过的方法 修改代码

我想要达到的结果得到预测结果

前面必须要有train_generator = train_datagen.flow_from_directory这个定义才能有class_indices字典

搞清楚这个ds是什么？应该就可以解决了？你问题里的代码可观性太差了了。建议排好版再发布问题。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
代码不全，DS从哪里来的？
label = ds.class_indices
上面说得很清楚，ds没有这个class_indices属性

就是你的这个调用的这个没有定义