使用指标'acc'和tf.keras.metrics.Accuracy()在功能上是相同的,都用于计算模型的准确率。然而,它们在使用方式上有一些区别。
'acc'是一个字符串指标,可以直接传递给模型的compile()函数来设置训练过程中的评估指标。例如:
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])
tf.keras.metrics.Accuracy()是一个类,需要实例化后才能使用。它提供了更多的灵活性,可以在训练过程中进行更多的操作,例如计算每个批次的准确率、计算加权准确率等。使用tf.keras.metrics.Accuracy()的示例代码如下:
accuracy = tf.keras.metrics.Accuracy()
accuracy.update_state(y_true, y_pred)
result = accuracy.result()
其中,y_true是真实标签,y_pred是模型的预测结果。通过调用update_state()方法更新准确率的计算,然后通过调用result()方法获取最终的准确率结果。
总结起来,'acc'是一种简单的字符串指标,适用于简单的模型评估,而tf.keras.metrics.Accuracy()是一个更灵活的类,适用于更复杂的准确率计算需求。
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