kerasによる推測の方法

Question

pythonでkerasを用いて簡単なNN（入力装850，中間層64,出力層3）を構築し学習させました．
この学習結果を使って，自作の新たなデータを推測したいです．
理想の出力としては，新たな入力をした際に，出力層の各ノードにどのような値が入っているのかを確認したいです．

from keras.layers import Dense, Activation
from keras.optimizers import SGD
from keras.callbacks import ModelCheckpoint

model = Sequential()
model.add(Dense(input_dim=wordN, output_dim=64))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Dense(output_dim=labelN))
model.add(Activation("softmax"))
model.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer="sgd", metrics=["accuracy"])

model.fit(data_body, label_body,nb_epoch=500)
test = np.array(test)
results = model.predict_proba(1,test)

コードは以上になります．
testには推測したいデータを850次元の数値に変換したものが格納されています．
現時点では，最終行のresultsを実行したところ
Error when checking model : data should be a Numpy array, or list/dict of Numpy arrays. Found: 1...というエラーが表示されます．

Answer 1

まったく詳細な状況がわからないので確かなことは言えませんが、常識的にはtestのshapeは(データ数, 次元数)である必要があります。1つのデータを分類させたいと思って(次元数,)の一次元配列を入れてしまうというのがありがちなミスです（(1,次元数)の配列にしないと駄目。test.reshape((1,-1))等で変換した配列を入れる）。

これに該当しなければ、コードとエラーメッセージを全文載せてもらえると良いと思います。

Comments

[bullton]

ご回答いただきありがとうございます．
ご指摘いただいた内容を加筆したところエラー内容が修正の通りとなりました．度々ではございますが，ご回答頂けたら幸いです．

[hayataka2049]

(1,次元数)はnumpy配列のshapeです。そのまま書けということではありません
test = np.array(test).reshape(1, -1)
results = model.predict_proba(test)
を試してみてください

[bullton]

早速のご回答をありがとうございます．
実行したところ，エラーは無くなりましたが，出力は
1/1 [==============================] - 0s
となりました．

[hayataka2049]

resultsをprintしてみれば望みのものになっているのではないでしょうか

[bullton]

最後のところを忘れておりました．失礼しました．
printしたところ，期待通りの出力を得ることができました．
初歩的なことばかりでしたが，ご回答いただきありがとうございました．

Answer 2

https://github.com/ali2210/Tensflow-Windows
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