在這里，我得到的數(shù)據(jù)為 [0 1 0 0] 或 [0 0 0 1]，--- 我明白它告訴我 [0 1 0 0] 是 label2，[0 0 0 1] 是label4，[1 0 0 0] 是 label1，[0 0 1 0] 是 label3。import picklefrom keras.preprocessing.sequence import pad_sequencesMAX_SEQUENCE_LENGTH = 1000MAX_NB_WORDS = 20000with open ('textsdata', 'rb') as fp:    texts = pickle.load(fp)tokenizer = Tokenizer(num_words=MAX_NB_WORDS)tokenizer.fit_on_texts(texts)sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)inputquery = ["Play some music will ya"]sequences = tokenizer.texts_to_sequences(inputquery)model = load_model('my_model.h5')model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=['acc'])print("sequences", sequences)data = pad_sequences(sequences, maxlen=MAX_SEQUENCE_LENGTH)classes = model.predict(data)y_classes = classes.argmax(axis=-1)print(y_classes)我需要它的百分比就像它有信心它是 label1 為 0.67 softmax 之前的值或有足夠信心告訴它是 label1 或 label2 或 label3 或 label4 的值 -我需要它的百分比是其中任何一個(gè)或所有這些百分比，例如......如果給定輸入，輸出就像1 級(jí) - 0.872 級(jí) - 0.33 級(jí) - 0.5Class4 - 0.5 我怎樣才能得到這種輸出，而不僅僅是 [1 0 0 0] 我應(yīng)該在上面的代碼旁邊添加什么，請(qǐng)告訴