Tensorflow2.0 混淆矩阵与打印准确率不符

最近在做一个二分类的项目，模型最后几层是这样的，最后用了sigmiod激活。

model.add(tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5)),
model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

损失函数用了这个

tf.keras.losses.binary_crossentropy

跑起来就是

model.fit(
	...
)

打印的信息效果还不错，最后我又用混淆矩阵看了一眼，吐了，完全不对，调了一整天，最后终于发现，预测出来的是概率。这么写，用y_pred 就OK啦。

pred = self.model.predict(x)
y_pred = (pred>0.5).astype(int)