我的输入是一个浮点数1.0或0.0。当我使用模型和sparse_categorical_crossentropy损失函数进行预测时，得到的结果类似于：[[0.4846592 0.5153408]]。

我如何知道它预测的是哪个类别？

回答：

你看到的这些数字是给定输入样本中每个类别的概率。例如，[[0.4846592 0.5153408]]表示给定样本属于类别0的概率大约为0.48，属于类别1的概率大约为0.51。因此，你应该选择概率最高的类别，你可以使用np.argmax来找到哪个索引（即0或1）是最大的：

此外，这与模型的损失函数无关。这些概率是由模型的最后一层给出的，很可能这一层使用了softmax作为激活函数，以将输出归一化为概率分布。