tensorflow.keras.metrics.AUC()使用过程中名字发生改变

最新推荐文章于 2025-02-01 19:17:43 发布
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分类专栏： 小技巧 文章标签： tensorflow 深度学习 keras
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版权

问题

在使用交叉验证的时候，由于每一折都重新加载一个模型训练，跑完一折后发现保存模型的监测器变成诸如auc_1,auc_2等，这就意味着之前的设置全部无效，白白浪费时间。

解决办法

将tensorflow.keras.metrics.AUC()中的name关键字参数值设置为’auc’,即为

tensorflow.keras.metrics.AUC(name = 'auc')

参考

https://stackoverflow.com/questions/62408749/how-to-reset-keras-metrics.

keras用auc做metrics以及早停
三年研究生能改变多少
07-11 7578
import tensorflow as tf from sklearn.metrics import roc_auc_score def auroc(y_true, y_pred): return tf.py_func(roc_auc_score, (y_true, y_pred), tf.double) # Build Model... model.compile(loss='c...
tensorflow2.0利用keras 打印AUC指标
Buevara的博客
09-03 2793
keras中没有对AUC的定义，需要我们自己定义： x = np.linspace(-6, 6, 200) y = np.array([0.0]*100 + [1.0]*100) state = np.random.get_state() np.random.shuffle(x) np.random.set_state(state) np.random.shuffle(y) x_train, y_train = x[0:160], y[0:160] plt.scatter(x_train, y_trai
keras用auc做metrics以及早停实例
09-16
主要介绍了keras用auc做metrics以及早停实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
tf.keras.metrics.AUC和sklearn.metrics.auc计算结果不一致
slibra_L的博客
01-31 4815
问题： tf.keras.metrics.AUC和sklearn.metrics.auc计算结果差别较大，如果用这样一个不准确的auc设置earlystop，可能会影响模型效果 经过一天的调研，差别原因如下： sklearn.metrics.auc只会计算label=1的auc，而tf.keras.metrics.AUC在多分类情况下，会将每一类的输出flattened，视作一列计算（每个样本对于每一类的数据均会被视为一个点），在样本不均衡的情况下，会得到较高的AUC 解决方法： auc .
tensorflow2.0深度学习 keras AUC性能评估
weixin_41789280的博客
03-21 2301
tensorflow2.0深度学习 keras AUC性能评估 借鉴：keras中自定义验证集的性能评估（ROC,AUC） 1. 步骤1 keras 中编写自定义RocAucMetricCallback 类： import tensorflow as tf from sklearn.metrics import roc_auc_score class RocAucMetricCallback(t...
tensorflow 里metrics,Tensorflow：如何在多类分类中使用tf.keras.metrics？
weixin_28917337的博客
12-21 1427
I want to use some of these metrics when training my neural network:METRICS = [keras.metrics.TruePositives(name='tp'),keras.metrics.FalsePositives(name='fp'),keras.metrics.TrueNegatives(name='tn'),ker...
tf.Keras (tf-1.15)使用记录3-model.compile方法
普通攻击往后拉的博客
02-01 847
是 TensorFlow Keras 中用于配置训练模型的方法。在开始训练之前，需要通过这个方法来指定模型的优化器、损失函数和评估指标等。
使用tensorflow和Keras的初级教程
TensorFlowNews
10-14 640
作者|Angel Das 编译|VK 来源|Towards Datas Science 介绍 人工神经网络(ANNs)是机器学习技术的高级版本，是深度学习的核心。人工神经网络涉及以下概念。输入输出层、隐藏层、隐藏层下的神经元、正向传播和反向传播。 简单地说，输入层是一组自变量，输出层代表最终的输出(因变量)，隐藏层由神经元组成，在那里应用方程和激活函数。前向传播讨论方程的具体形式以获得最终输出，而反向传播则计算梯度下降以相应地更新参数。有关操作流程的更多信息，请参阅下面的文章。 https://towar
Tensorflow： AUC的错误/问题与修正
AcceptedLin的博客
03-04 1451
Tensorflow： AUC的错误/问题与修正 AUC是评价模型的常用指标，Tensorflow作为著名的机器学习框架，自然有对这一指标的计算API，其官网API文档为AUC。 问题 但是，这一API不是很好用，在此举一个很简单的例子： import tensorflow as tf x_1 = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, ...
【0.3】 续--Tensorflow踩坑记之tf.metrics
澜子的博客
08-30 8476
【续】–Tensorflow踩坑记之tf.metrics 欠下的帐总归还是要还的，之前一直拖着，总是懒得写tf.metrics这个API的一些用法，今天总算是克服了懒癌，总结一下用tf.metrics遇到的一些坑。 博客中涉及到的所有代码都已经传到澜子的Github上啦～欢迎互粉哇。 本篇博客也传到了澜子的个人博客，欢迎大噶多多关注哇。 插一句闲话，这一次的博客基本上用的都是 Jupyt...
Keras--metrics相关问题
qq_43252507的博客
11-03 1748
最近做实验发现了一个奇怪的现象，让我有些迷 我的样本属于文本多标签分类问题，在metrics的选择上出现了问题，放几个实验结果。 模型是这样的 def birnn2(max_len = 29, vocab_size=394, embed_size=23): inputs = Input(shape=(max_len)) embedding_layer = Embedding(input_dim=394, output_d
tf2 自定义循环训练，添加metrics(acc、auc、precision、recall)
WGS.
01-26 3506
tf2 自定义循环训练，并添加评估acc、auc、精确率、召回率
已解决 ImportError: cannot import name ‘relu‘ from ‘keras.layers
猫头虎：授渔优于赠鱼，兴趣引领智慧，探索之乐尤显珍贵。商务合作+：Libin9iOak ，万粉变现+：优快云WF，猫头虎承诺每年免费为100名C站创作者做账号流量诊断服务！
09-18 920
嗨，大家好，我是猫头虎博主！今天我将和大家分享一个令人头疼的Bug，它出现在人工智能领域的深度学习中。这个Bug涉及到Keras库中的一个重要问题，即"ImportError: cannot import name ‘relu’ from ‘keras.layers’"。在本博客中，我将详细解释这个Bug的原因、提供解决方法，并分享如何避免它。让我们一起深入研究吧！🚀在人工智能领域，我们经常会遇到各种各样的Bug，但幸运的是，大多数问题都可以解决。
yolov6训练记录和出现的问题
qq_42548064的博客
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yolov5的3.0版本代码在训练的时候报错：ImportError: cannot import name ‘amp‘ from ‘torch.cuda‘ 以及yolov5的3.0环境安装
求真、务实
08-25 2万+
1 错误原因分析 yolov5的3.0版本代码在训练的时候报错：ImportError: cannot import name 'amp' from 'torch.cuda' (yolov5) shl@zfcv:~/project/yolov5_v3_0820$ ./4_clothes_shoes_hat_v1_train Traceback (most recent call last): File "train.py", line 16, in <module> from tor
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weixin_52103757的博客
10-20 368
前驱课程： 《吴恩达深度学习》 听完课才有一些专有名词的概念 首先是导库 import tensorflow as tf from tensorflow import keras 张量设置和使用 创建恒定张量 x = tf.constant([[1,3], [1, 2]]) # 可使用.numpy() 改变type x.numpy() 矩阵创建 # 1/0矩阵 tf.ones(shape=(,)) tf.zeros(shape=(,)) # 正态分布 tf.random.normal(shape=(
pytorch 遇到 ImportError cannot import name ‘Iterator‘ from ‘torchtext.data‘
阿正的梦工坊
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pytorch降级为1.8版本
keras中自定义验证集的性能评估（ROC,AUC）
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AI_盲的博客
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在keras中自带的性能评估有准确性以及loss，当需要以auc作为评价验证集的好坏时，就得自己写个评价函数了： from sklearn.metrics import roc_auc_score # AUC for a binary classifier def auc(y_true, y_pred): ptas = tf.stack([binary_PTA(y_true,y_p
import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense import numpy as np # 创建模型（显式声明输入形状） model = Sequential([ Dense(32, activation='relu', input_shape=(100,)), # 更规范的写法 Dense(1, activation='sigmoid', kernel_initializer='glorot_uniform') ]) # 编译模型（增加评估指标） model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 生成合规数据（匹配输入维度） data = np.random.random((1000, 100)) # 第二维度对齐input_shape labels = np.random.randint(2, size=(1000, 1)) # 训练模型（添加验证集） model.fit(data, labels, validation_split=0.2, # 增加验证集 epochs=10, batch_size=32)
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03-29
<think>好的，用户现在提供了一个使用TensorFlow构建和训练神经网络的代码示例，并希望我进行介绍。首先，我需要分析用户的需求。他们可能希望了解这段代码的结构、各个部分的作用，以及可能的优化点或常见问题。用户可能刚接触TensorFlow，或者想确认自己的代码是否符合最佳实践。 首先，我需要检查代码的结构。代码从导入必要的库开始，接着创建了一个Sequential模型，添加了两个全连接层，编译模型，生成数据，最后进行训练。看起来这是一个标准的二分类任务流程。用户可能在复现某个教程或项目，需要确认代码的正确性。 接下来，我需要分段解释代码的每个部分。比如，导入库的部分需要说明每个导入的作用，比如TensorFlow用于构建模型，numpy用于数据处理。然后，模型创建部分，用户使用了Sequential API，这里需要解释Sequential模型的优势，以及各层的参数设置，比如input_shape、激活函数的选择，以及kernel_initializer的作用。 在编译模型部分，用户指定了优化器、损失函数和评估指标。这里需要解释每个参数的意义，特别是binary_crossentropy适用于二分类任务。数据生成部分，用户生成了符合输入维度的数据和标签，需要强调数据维度匹配的重要性，避免常见的维度错误。 训练部分，用户添加了验证集，这有助于监控模型是否过拟合。需要说明validation_split参数的作用，以及epochs和batch_size的影响。此外，用户可能在训练过程中遇到问题，比如显存不足，这时候可能需要调整batch_size。 然后，我需要考虑用户可能遇到的问题或优化点。比如，数据生成的随机性是否会影响结果，是否需要设置随机种子；模型结构是否适合任务，比如隐藏层数和单元数的选择；训练参数是否合理，比如优化器的选择和学习率的调整。此外，用户可能想了解如何保存模型或进行预测，这些可以作为扩展建议。 还需要检查代码是否符合最佳实践。比如，用户显式声明了input_shape，这比使用input_dim更规范；使用了glorot_uniform初始化器，这是默认设置，但明确写出可以提高代码可读性。验证集的加入是一个好的做法，帮助评估模型泛化能力。 用户可能没有提到的潜在问题包括数据划分的随机性、模型评估的方法、训练过程中的过拟合处理等。这时候需要给出建议，比如使用更系统的验证方法如交叉验证，添加正则化层，或者早停法来防止过拟合。 最后，总结代码的结构和各个步骤，确保用户能够理解整个流程，并知道如何进一步调整和优化模型。同时，提供常见错误的解决方案，帮助用户在遇到问题时快速排查，比如维度不匹配或显存不足的情况。</think>--- ### **代码逐段解析与优化建议** 🔍 #### **1. 库导入与版本确认** ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense import numpy as np ``` - **关键检查点**： - 建议添加版本验证（避免因版本差异导致错误）： ```python print(f"TensorFlow {tf.__version__}, NumPy {np.__version__}") # 推荐版本：TF≥2.6 ``` --- #### **2. 模型构建** ```python model = Sequential([ Dense(32, activation='relu', input_shape=(100,)), Dense(1, activation='sigmoid', kernel_initializer='glorot_uniform') ]) ``` - **技术细节**： - `input_shape=(100,)` 明确声明输入为100维向量（等效于`input_dim=100`） - `kernel_initializer='glorot_uniform'` 是默认初始化方式（可省略） - **优化建议**： ```python model.add(Dense(32, kernel_regularizer='l2')) # 增加L2正则化防止过拟合 ``` --- #### **3. 模型编译** ```python model.compile( optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'] ) ``` - **参数解析**： - `optimizer`：可替换为`Adam(learning_rate=0.001)`获得更好收敛性 - `metrics` 可扩展为 `['accuracy', 'AUC']` 用于二分类深度分析 - **典型错误**： - 若标签为one-hot编码，需改用`categorical_crossentropy` --- #### **4. 数据生成** ```python data = np.random.random((1000, 100)) labels = np.random.randint(2, size=(1000, 1)) ``` - **维度验证**： ```python assert data.shape[1] == 100, "输入维度必须与input_shape匹配" # 预防维度错误 ``` - **数据改进**： ```python from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2) ``` --- #### **5. 模型训练** ```python model.fit(data, labels, validation_split=0.2, epochs=10, batch_size=32) ``` - **参数优化**： - `batch_size` 建议设置为2的幂次（如32/64）以提升GPU计算效率 - 添加回调函数实现自动保存和早停： ```python callbacks = [ tf.keras.callbacks.EarlyStopping(patience=3), tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint('best_model.keras') ] model.fit(..., callbacks=callbacks) ``` --- ### **代码执行流程图** ```mermaid graph TD A[导入库] --> B[构建模型] B --> C[编译模型] C --> D[生成数据] D --> E[训练模型] E --> F[保存/评估] ``` --- ### **性能提升技巧** ⚡ 1. **GPU加速验证**： ```python tf.config.list_physical_devices('GPU') # 确认是否识别到GPU ``` 2. **混合精度训练**（适合RTX显卡）： ```python tf.keras.mixed_precision.set_global_policy('mixed_float16') ``` 3. **数据集优化**： ```python dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((data, labels)).batch(32).prefetch(2) model.fit(dataset, epochs=10) # 更高效的数据流水线 ``` --- ### **常见问题诊断表** 🚨 | 现象 | 原因 | 解决方案 | |------|------|----------| | 验证集准确率剧烈波动 | 数据量过小 | 增大数据集或使用数据增强 | | 训练loss不下降 | 学习率过高/模型容量不足 | 尝试`Adam`优化器或增加网络层数 | | GPU利用率低 | 数据加载瓶颈 | 使用`tf.data` API优化数据流水线 | --- ### **扩展应用示例** 🌟 **模型预测与保存**： ```python # 保存完整模型 model.save('binary_classifier.keras') # 加载模型进行预测 new_model = tf.keras.models.load_model('binary_classifier.keras') predictions = new_model.predict(np.random.random((5, 100))) # 预测5个样本 print(predictions.round(2)) # 输出概率值 ``` --- **如需进一步调试**，建议提供： 1. 训练过程中的准确率/损失曲线 2. 实际业务场景描述（当前为随机数据示例） 3. 硬件配置信息（GPU型号/内存大小）
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