model.evaluate测试集格式

最新推荐文章于 2023-10-24 16:35:27 发布
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文章标签： tensorflow 深度学习 神经网络
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DNDAW/article/details/120116228
版权
这篇博客介绍了在TensorFlow中如何准备模型测试集的格式，强调测试集应与训练集保持一致。通过示例说明了在数据处理流程中，测试集与训练集的区别，指出在测试阶段不需要某些特定步骤，否则可能会遇到`ValueError`。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

model.evaluate测试集格式

利用tf.data加载和处理图片教程中详细地介绍了如何将原始图片格式转变为模型训练输入所需格式，并未介绍模型测试所需的格式。
由代码可知，最终应用于模型训练的数据集是ds。

model.fit(ds, epochs=15,steps_per_epoch=26)

在这里插入图片描述

应用测试集对模型进行评估是至关重要的一部分，测试集的数据结构应该和训练集一样。

根据上图的流程，对测试图片，标签处理，得到image_labels_ds，在下一步骤略有不同

训练集得到ds


                

                
                
        

    

  


        

            

                    
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PaddlePaddle飞桨（学习笔记六——模型训练、评估与推理）

				
			

			

				

					weixin_72787227的博客
				

				

					01-13
					
					3077
					
				

			

		

		

			
				
完整代码######################数据准备######################################### 加载 MNIST 训练集和测试集######################模型组网######################################### 模型组网，构建并初始化一个模型 mnist######################封装模型########################################

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
model.evaluate 和 model.predict

				
			

			

				

					jwen_的博客
				

				

					04-22
					
					6282
					
				

			

		

		

			
				
model.evaluate
输入数据和标签,输出损失和精确度.
#评估模型,不输出预测结果
loss,accuracy = model.evaluate(X_test,Y_test)
print('\ntest loss',loss)
print('accuracy',accuracy)

model.predict
输入测试数据,输出预测结果
(通常用在需要得到预测结果的时候)
#模型预测,输入测试集,输出预测结果
y_pred = model.predict(X_test,batch_size = 1

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
model.evaluate

				
			

			

				

					qq_20381661的专栏
				

				

					03-22
					
					823
					
				

			

		

		

			
				
steps_per_epoch=None, #将一个epoch分为多少个steps，也就是划分一个batch_size多大，比如steps_per_epoch=10，则就是将训练集分为10份，不能和batch_size共同使用。sample_weight=None, #array,和输入样本对等长度,对输入的每个特征+个权值，如果是时序的数据，则采用(samples，sequence_length)的矩阵。initial_epoch=0, #如果之前做了训练，则可以从指定的epoch开始训练。

			
		

	





	

		

			

				
					
keras中fit和evaluate中verbose用法   model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)

				
			

			

				

					whocare的博客
				

				

					03-19
					
					4563
					
				

			

		

		

			
				
keras中在model.fit和model.evalution中都含有verbose

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
model.evaluate检验

				
			

			

				

					neoistheone的博客
				

				

					11-17
					
					7643
					
				

			

		

		

			
				
1.输入输出不同
model.evaluate      输入数据(data)和真实标签(label),然后将预测结果与真实标签相比较,得到两者误差并输出.
model.predict         输入数据(data)，输出预测结果
2
是否需要真实标签
model.evaluate       需要，因为需要比较预测结果与真实标签的误差
model.predict          不需要，只是单纯输出预测结果，全程不需要标签的参与。
手写数字识别
未训练取一个batchsize，evaluate算出

			
		

	





	

		

			

				
					
model.evaluate() 解释一下

				
			

			

				

					weixin_42584758的博客
				

				

					02-17
					
					1625
					
				

			

		

		

			
				
model.evaluate() 是 Keras 模型中的一个函数，用于在训练模型之后对模型进行评估。它可以通过在一个数据集上对模型进行测试来进行评估。
model.evaluate() 接受两个必须参数：

x：测试数据的特征，通常是一个 Numpy 数组。
y：测试数据的标签，通常是一个 Numpy 数组。

此外，还有若干可选参数，如：

batch_size：整数，表示使用的批次大小。
v...

			
		

	





	

		

			

				
					
keras中model.evaluate()函数使用从flow_from_directory中生成的测试集一直循环问题

				
			

			

				

					m0_64748541的博客
				

				

					04-14
					
					6927
					
				

			

		

		

			
				
model.evaluate()调用，测试集上检验模型的ACC和Loss

			
		

	





	

		

			

				
					
Tensorflow中model.evaluate与model.predict功能上有什么区别?

				
			

			

				

					05-24
				

			

		

		

			
				
model.evaluate函数用于评估模型在给定数据集上的性能，其返回值为一个包含评估指标的列表。例如，对于分类问题，评估指标可能包括准确率、精确率、召回率和F1-score等。该函数的用法如下：  ```python model....

			
		

	





	

		

			

				
					
model.evaluate函数详解

				
			

			

				

					qq_24951479的博客
				

				

					08-25
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
Keras：Keras是一个高层次的神经网络API，提供了一种简单且高效的方式来构建深度学习模型。其model.evaluate函数封装了模型的评估过程，具有简单易用、多指标支持和可扩展性的特点。TensorFlow：TensorFlow是一个开放源代码的深度学习框架，提供了丰富的功能和灵活性。在TensorFlow中，可以通过编写评估函数来评估模型，但相对于Keras的model.evaluate函数而言，代码量较多且相对繁琐。

			
		

	





	

		

			

				
					
【机器学习】Model Evaluation 常用模型评估方法 + Python代码实现

				
			

			

				

					知不足而奋进，望远山而前行
				

				

					10-18
					
					2万+
					
				

			

		

		

			
				
Scikit-learn（前身为scikits.learn，也称为sklearn）是一个用于Python编程语言的免费软件机器学习库。它具有各种分类、回归和聚类算法，包括支持向量机、随机森林、梯度提升、k-means和DBSCAN，并且设计用于与Python数字和科学库NumPy和SciPy互操作。Scikit learn是NumFOCUS财政资助的项目。scikit-learn官网scikit-learn 的安装也很简单。直接 pip install 即可。

			
		

	





	

		

			

				
					
现在有两个列表，一个是模型的列表m，另一个是其评价指标的列表s 请使用字典推导式快速创建模型:评价指标一一对应的字典，将结果存为model_evaluate

				
			

			

				

					RorZoro的博客
				

				

					06-18
					
					348
					
				

			

		

		

			
				
现在有两个列表，一个是模型的列表m，另一个是其评价指标的列表s
请使用字典推导式快速创建模型:评价指标一一对应的字典，将结果存为model_evaluate
m= ['decision trees', 'svm', 'random forest', 'neural network']
s = [0.92, 0.94, 0.97, 0.96]
model_evaluate ={m:s for m,s...

			
		

	





	

		

			

				
					
Keras中用验证集进行模型验证的方法_(validation_data,validation_split,model.evaluate)

				
			

			

				

					AI量化交易实验室
				

				

					03-10
					
					2万+
					
				

			

		

		

			
				
目标

在训练完网络模型后，我们想要知道模型对数据的真实准确度，而训练数据存在则数据信息泄露的问题，所以我们现在需要一个独立的数据验证集来对模型泛化能力进行验证。

Keras中常用于模型评估的方法参数包含：validation_split、validation_data、model.evaluate(...)

一、自动切分验证集用于验证

在Keras中，可以从数据集中切分出一部分作为验证集，并且在每次迭代(epoch)时在验证集中评估模型的性能．具体地，调用model.fit()训练模型时，可通过va

			
		

	





	

		

			

				
					
Keras中model.evaluate() 返回的是 loss value 和 metrics values

					
最新发布

				
			

			

				

					skyecs的博客
				

				

					10-24
					
					1100
					
				

			

		

		

			
				
是指model.compile()里面metrics=后面的值，evaluate()返回值顺序也与其一致。（例如，['AUC', , 'accuracy']）。.evaluate() 返回的是。

			
		

	





	

		

			

				
					
model.evaluate 和 model.predict 的区别

					
热门推荐

				
			

			

				

					云端浅蓝
				

				

					03-14
					
					9万+
					
				

			

		

		

			
				
model.evaluate
输入数据和标签,输出损失和精确度.
	# 评估模型
	loss,accuracy = model.evaluate(X_test,Y_test)
	print('\ntest loss',loss)
	print('accuracy',accuracy)

model.predict
输入数据,输出预测结果
(通常用在需要将预测结果与真实标签相比较的时候)
    #...

			
		

	





	

		

			

				
					
解决 keras 中 model.evaluate（）方法RuntimeError: You must compile your model before training/testing报错的问题

				
			

			

				

					qq_26705249的博客
				

				

					07-30
					
					7837
					
				

			

		

		

			
				
model = keras.models.load_model("model.h5")
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)

可以看到这个代码，很符合model测试的逻辑，但是他依然会报错，我看到其他文章也有这样的代码，不清楚他们会不会报错，反正我这是出现了RuntimeError: You must compile your model before training/testing. Use `model.co..

			
		

	





	

		

			

				
					
Keras中model.evaluate（）返回的是 loss value & metrics values

				
			

			

				

					春卷同学的博客
				

				

					12-13
					
					7万+
					
				

			

		

		

			
				
Keras官方文档： https://keras.io/models/model/#evaluate

 

Keras中model.evaluate（）返回的是 损失值和你选定的指标值（例如，精度accuracy）。

 

evaluate


evaluate(x=None, y=None, batch_size=None, verbose=1, sample_weight=None, st...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

		
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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

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hope_wisdom
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