Результат предсказания Keras (получение оценки, использование argmax)

Я пытаюсь использовать модель elmo для классификации текста для своего собственного набора данных. Обучение завершено, и количество классов равно 4 (используется модель keras и встраивание elmo). В прогнозе я получил массив numpy. Я прилагаю пример кода и результат ниже...

import tensorflow as tf
import keras.backend as K
new_text_pr = np.array(data, dtype=object)[:, np.newaxis]
with tf.Session() as session:
    K.set_session(session)
    session.run(tf.global_variables_initializer())
    session.run(tf.tables_initializer())
    model_elmo = build_model(classes)
    model_elmo.load_weights(model+"/"+elmo_model)
    import time
    t = time.time()
    predicted = model_elmo.predict(new_text_pr)
    print("time: ", time.time() - t)
    print(predicted)
    # print(predicted[0][0])
    print("result:",np.argmax(predicted[0]))
    return np.argmax(predicted[0])

когда я печатаю переменную прогнозирования, я получаю это.

time:  1.561854362487793
 [[0.17483692 0.21439584 0.24001297 0.3707543 ]
 [0.15607062 0.24448264 0.4398888  0.15955798]
 [0.06494818 0.3439018  0.42254424 0.16860574]
 [0.08343349 0.37218323 0.32528472 0.2190985 ]
 [0.14868192 0.25948635 0.32722548 0.2646063 ]
 [0.0365712  0.4194748  0.3321385  0.21181548]
 [0.05350104 0.18225929 0.56712115 0.19711846]
 [0.08343349 0.37218323 0.32528472 0.2190985 ]
 [0.09541835 0.19085276 0.41069734 0.30303153]
 [0.03930932 0.40526104 0.45785302 0.09757669]
 [0.06377257 0.33980298 0.32396355 0.27246094]
 [0.09784496 0.2292052  0.44426462 0.22868524]
 [0.06089798 0.31685832 0.47317514 0.14906852]
 [0.03956613 0.46605557 0.3502095  0.14416872]
 [0.10513227 0.26166025 0.36598155 0.26722598]
 [0.15165758 0.22900137 0.50939053 0.10995051]
 [0.06377257 0.33980298 0.32396355 0.27246094]
 [0.11404029 0.21311268 0.46880838 0.2040386 ]
 [0.07556026 0.20502563 0.52019936 0.19921473]
 [0.11096822 0.23295449 0.36192006 0.29415724]
 [0.05018891 0.16656907 0.60114646 0.18209551]
 [0.08880813 0.2893545  0.44374797 0.1780894 ]
 [0.14868192 0.25948635 0.32722548 0.2646063 ]
 [0.09596984 0.18282187 0.5053091  0.2158991 ]
 [0.09428936 0.13995855 0.62395805 0.14179407]
 [0.10513227 0.26166025 0.36598155 0.26722598]
 [0.08244281 0.15743142 0.5462735  0.21385226]
 [0.07199708 0.2446867  0.44568574 0.23763043]
 [0.1339082  0.27288827 0.43478844 0.15841508]
 [0.07354636 0.24499843 0.44873005 0.23272514]
 [0.08880813 0.2893545  0.44374797 0.1780894 ]
 [0.14868192 0.25948635 0.32722548 0.2646063 ]
 [0.08924995 0.36547357 0.40014726 0.14512917]
 [0.05132649 0.28190497 0.5224545  0.14431408]
 [0.06377257 0.33980292 0.32396355 0.27246094]
 [0.04849219 0.36724472 0.39698333 0.1872797 ]
 [0.07206573 0.31368822 0.4667826  0.14746341]
 [0.05948553 0.28048623 0.41831577 0.2417125 ]
 [0.07582933 0.18771031 0.54879296 0.18766735]
 [0.03858965 0.20433436 0.5596278  0.19744818]
 [0.07443814 0.20681688 0.3933627  0.32538226]
 [0.0639974  0.23687115 0.5357675  0.16336392]
 [0.11005415 0.22901568 0.4279426  0.23298755]
 [0.12625505 0.22987585 0.31619486 0.32767424]
 [0.08893713 0.14554602 0.45740074 0.30811617]
 [0.07906891 0.18683094 0.5214609  0.21263924]
 [0.06316617 0.30398315 0.4475617  0.185289  ]
 [0.07060979 0.17987429 0.4829593  0.26655656]
 [0.0720717  0.27058697 0.41439256 0.24294883]
 [0.06377257 0.33980292 0.32396355 0.27246094]
 [0.04745338 0.25831962 0.46751252 0.22671448]
 [0.06624557 0.20708969 0.54820716 0.17845756]]
 result:3

Кто-нибудь знает, зачем использовать только 0-е значение индекса. Рассматривая это как список списков, 0-й индекс означает первый список, а argmax возвращает index максимальное значение из списка. Тогда какая польза от других значений в списках? Почему не считается? Также возможно ли получить счет от этого? Надеюсь вопрос ясен. Это правильный путь или неправильный?

Я нашел проблему. просто опубликовать других, которые столкнулись с той же проблемой.

Ответ: При прогнозировании с помощью модели Elmo ожидается список строк. В коде данные предсказания были разделены, и модель предсказала каждое слово. Вот почему я получил этот огромный массив. Я использовал временное решение. Данные добавляются в список, затем к списку добавляется пустая строка. Модель будет предсказывать оба значения списка, но я взял только первые предсказанные данные. Это неправильный способ, но я сделал это как быстрое исправление и надеюсь найти исправление в будущем.