对输出的一部分评估keras模型
评估Keras模型是指对训练好的模型进行性能评估，以了解模型在实际应用中的表现如何。评估模型可以帮助我们确定模型的准确性、精确度和召回率等指标，从而对模型进行改进或者选择最佳模型。
在Keras中，可以使用evaluate()函数来评估模型。该函数接受输入数据和对应的标签，并返回模型在给定数据上的损失值和指标值。下面是一个示例代码：
loss, accuracy = model.evaluate(test_data, test_labels)其中，test_data是用于评估的输入数据，test_labels是对应的标签。loss表示模型在评估数据上的损失值，accuracy表示模型在评估数据上的准确率。
评估模型的结果可以帮助我们判断模型是否过拟合或欠拟合，以及模型在不同数据集上的泛化能力。如果模型在评估数据上的表现良好，那么可以认为模型具有较好的泛化能力。
对于Keras模型的评估，腾讯云提供了一系列相关产品和服务，例如：
- 腾讯云AI Lab：提供了云端AI开发环境，可以方便地进行模型评估和调优。
- 腾讯云机器学习平台：提供了丰富的机器学习算法和模型评估工具，可以帮助用户进行模型评估和性能优化。
- 腾讯云AI推理：提供了高性能的AI推理服务，可以快速评估和部署Keras模型。
通过使用腾讯云的相关产品和服务，开发者可以更加方便地进行Keras模型的评估和优化，提高模型的性能和效果。
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我刚开始使用keras，我尝试为mnist数据集在keras.datasets中构建一个模型。
这是我的初始代码：
import tensorflow as tf
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
然后，我定义了一个模型：
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28)))
model.add(tf.keras.lay
浏览 0提问于2018-12-02得票数 2
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小背景：我正在做一个简单的岩石，纸，剪刀图像分类程序。基本上，我希望图像分类器能够区分岩石、纸张或剪刀图像。
问题：这个程序对于两个类--岩石类和纸类--都很棒，但是只要给出剪刀测试图像，它就完全失败了。我试着增加我的训练数据和一些其他的东西，但没有运气。我想知道是否有人对如何抵消这个问题有任何想法。
sidenote:，我怀疑这也与过度装修有关。我之所以这样说，是因为该模型对训练数据的准确率约为92%，而对测试数据的准确率为55%。
import numpy as np
import os
import cv2
import random
import tensorflow as tf
fr
浏览 0提问于2020-08-13得票数 1
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是我的代码实验室的链接。
图表：
LSTM
RNN
密集
所有导入：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing import sequence
from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding, SimpleRNN, LSTM, Activation, Dropout
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from tensorflow.keras.metrics imp
浏览 0提问于2020-12-07得票数 0
与原来的模型相比，在保存的模型上使用评估函数得到了不同的结果。只有在模型中包含批处理规范化以及使用MirroredStrategy在多个GPU上进行培训时，才会发生这种情况。
这是我的模型
with strategy.scope():
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D(),
tf.keras.layers.B
浏览 3提问于2021-01-15得票数 1
1回答
tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy和tf.keras.metrics.CategoricalCrossentropy有什么区别？
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=lr), loss= 'categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy','categorical_crossentropy'])
问题：
15/15 [==============================] - 5s 352ms/ste
浏览 15提问于2022-07-25得票数 1
1回答
修正CNN过度拟合
、、、、
我正在使用CNN和MobileNet模型来建立一个基于图像数据集将手语分类为字母的模型。因此，它是一个多类分类模型.然而，经过编译和拟合后的模型。准确率高(98%)。但是当我想要想象混乱矩阵时，我真的错过了矩阵。这是否意味着模型太合适了？我怎样才能修正它得到一个更好的矩阵呢？
train_path = 'train'
test_path = 'test'
train_batches = ImageDataGenerator(preprocessing_function=tf.keras.applications.mobilenet.preprocess_inp
浏览 1提问于2021-11-21得票数 2
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我有这个错误，一直不知道怎么解决。
我在这句话中出现了这个错误。
[Loss, Accuracy] = model.evaluate(x_test, y_train)
这是我的完整密码。我尝试在keras的数据集中使用IMDB(Internet )进行二进制分类。
import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd
from tensorflow.keras.layers import Flatten, Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
from
浏览 1提问于2020-10-13得票数 1
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2回答
基于Keras的棋子彩色图像分类
、、、、
我正在尝试建立一个图像分类神经网络，使用Keras来识别棋盘上一个正方形的图片是否包含一个黑色或白色的部分。我创造了256幅大小为45x45的图片，所有的棋子都是一盘白色和黑色的棋子，通过翻转和旋转它们。由于培训样本的数量相对较少，而且我是Keras的新手，所以我在创建模型时遇到了困难。
图像文件夹的结构如下：
-Data
--培训数据
-黑人
-白色
-验证数据
-黑人
-白色
zip文件被链接为 (只有1.78MB)
我尝试过的代码是基于的，在这里可以看到：
# Imports components from Keras
import tensorflow
from tensorflow.
浏览 3提问于2021-08-07得票数 2
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我想加载一个预先训练的模型，并开始测试图像。
这是我认为能起作用的代码：
from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3
from keras.preprocessing import image
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D
from keras import backend as K
base_model = InceptionV3(weights='imagenet'
浏览 0提问于2019-06-09得票数 2
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2回答
度量总是计算损失
、、
我偶然发现了这个。它将METRICS定义如下。我的问题是
METRICS = [
keras.metrics.TruePositives(name='tp'),
keras.metrics.FalsePositives(name='fp'),
keras.metrics.TrueNegatives(name='tn'),
keras.metrics.FalseNegatives(name='fn'),
keras.metrics.
浏览 11提问于2020-01-30得票数 0
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我试图弄清楚为什么模型的损失值总是0.0，所以精度似乎也是恒定的(在我的例子中，afaik是不正确的)。 代码片段： model = Sequential()
model.add(Embedding(vocab_size, glove_vectors.vector_size, weights=[embedding_matrix], input_length=X.shape[1]))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(LSTM(100, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dense(1, activa
浏览 69提问于2021-05-08得票数 0
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我一直在为CNN工作。在Test()函数中，它总是说它是1给定的数字。(例如。总是输出8，即使它甚至不接近)。我试过更多地训练这个模型，看看这个模型是不是不够好。这是我的代码：
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2D, Dropout, MaxPooling2D
from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard
from tensorflow
浏览 1提问于2020-05-24得票数 1
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我已经为MNIST数据集训练了一个带有keras的顺序模型，这是我使用的代码。
# Create the model
model = Sequential()
# Add the first hidden layer
model.add(Dense(50, activation='relu', input_shape = (X.shape[1],)))
# Add the second hidden layer
model.add(Dense(50, activation='relu'))
# Add the output layer
model.add(
浏览 0提问于2018-11-10得票数 1
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在TF1中以图形模式操作时，我认为在使用函数式API时，需要通过馈线将training=True和training=False连接起来。在TF2中做这件事的正确方法是什么？
我相信这是在使用tf.keras.Sequential时自动处理的。例如，我不需要在下面的示例中从training中指定
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation='relu',
kernel_regularizer=tf.keras.regula
浏览 12提问于2019-11-06得票数 8
回答已采纳
我刚开始机器学习，只是学习而已。TensorFlow似乎很容易理解，并且有简单的示例。但我无法找到如何构建以布尔数组(0和1)作为输入的模型。在我发现的所有例子中，输入是大于1的数字数组。请告诉我如何建立100个布尔输入层和1个输出的模型。或者至少告诉我哪里能找到解决办法。
编辑
我的代码：
array = []
with open("C:/temp/out.txt") as file:
for line in file:
array.append(list(map(int, list(line.rstrip('\n')))))
tra
浏览 2提问于2019-03-06得票数 1
1回答
训练精度好，验证精度差
、、、、
我正在尝试实现一个剩余网络来对项目的CIFAR10数据集上的图像进行分类，并且我有一个工作模型，该模型具有逻辑增长的准确性，但验证的准确性却达到了稳定的水平。在大多数层之后，我使用了批处理规范化和relu，最后使用了一个softmax。
以下是我的数据分割：
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()
下面是我编译和训练模型的代码
resNet50.compile(optimizer='adam',loss=tf.keras.losses.Spar
浏览 4提问于2020-03-27得票数 1
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我是新来的。我试图做一个包含数字的图像分类的基本例子。我创建了自己的数据集，但精度很差(11%)。我有246项培训和62项测试。这是我的代码：
#TRAINING
def load_data(input_path, img_height, img_width):
data = []
labels = []
for imagePath in os.listdir(input_path):
labels_path = os.path.join(input_path, imagePath)
if os.path.isdir(labels_path):
浏览 0提问于2019-06-03得票数 1
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在tensorflow-2中训练cifar10数据时，我得到了以下错误。我用了这个。
TypeError:预期的float32传递给op‘相等’的参数'y‘，而得到'str’类型的'collections‘。错误:预期的float32，得到'str‘类型的“集合”。
我的代码看起来是：
class Mymodel(tf.keras.Model):
def __init__(self, class_size):
"""Initialize parameters and build m
浏览 6提问于2019-11-27得票数 0
2回答
我正在努力理解keras模型是如何工作的。 当我们训练模型时，我们给出指标(如“准确性”)和损失函数(如交叉熵)作为参数。我想知道的是模型优化的目标是什么。拟合后，leant模型最大限度地提高了准确性？或者最大限度地减少损失？
浏览 30提问于2020-10-27得票数 0
我对训练数据的准确率一直保持在60%左右，但当我尝试用我的测试数据预测结果时，模型的准确率约为50% (如果它是随机的，这是可以预期的)。
def train_model(training_data, training_differential, test_data,
test_differential):
num_nodes = 180
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(12, 22)),
keras.layers.Dense(num_nodes, ac
浏览 46提问于2020-02-20得票数 0
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