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

最新推荐文章于 2025-06-19 09:24:23 发布
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分类专栏： keras
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_40849273/article/details/88653445
博客介绍了Keras中model.evaluate()函数的相关信息，该函数返回损失值和选定的指标值，如精度accuracy。

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函数文档

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

 

 

Tensorflow 2.x(keras)源码详解之第九章：模型训练和预测的三种方法(fit&tf.GradientTape&train_step&tf.data)
weixin_43178406的博客
05-16 6万+
文章目录1. 模型训练和预测步骤2. 使用内置方法fit进行训练和评估2.1 简单案例解析2.2 compile编译2.3 处理非标准化的损失和评估指标：add_loss&add_metric2.4 自动切分验证集2.5 使用tf.data数据进行训练2.6 使用tf.keras.utils.Sequence数据进行训练2.7 多输出，指定不同的损失函数和评估指标2.8 样本不均衡：类权重和样本权重2.9 使用回调(callbacks)2.10 学习率衰减3. 从头开始编写循环训练3.1 fit源码
Keras深度学习框架第四讲：使用内置方法进行训练和评估(1)
MUKAMO的博客
05-15 852
如果需要API中没有提供的评估指标，可以通过继承类来轻松地创建自定义评估指标。，在其中将为评估指标创建状态变量。，该方法使用目标值y_true和模型预测值y_pred来更新状态变量。，该方法使用状态变量来计算最终结果。，该方法重置评估指标的状态。将状态更新和结果计算分开（分别在和result()方法中）是因为在某些情况下，结果计算可能非常昂贵，并且只会定期执行。下面是一个简单的示例，展示了如何实现一个Epoch 1/3Epoch 2/3Epoch 3/3。
Keras内置方法训练与评估模型完全指南
最新发布
gitblog_00890的博客
06-19 335
Keras内置方法训练与评估模型完全指南 概述 本文将全面介绍如何使用Keras内置的fit()、evaluate()和predict()方法进行模型训练、评估和预测。无论您使用Sequential模型、Functional API构建的模型，还是通过模型子类化从头编写的模型，这些方法都能以相同的方式工作。 准备工作 在开始之前，我们需要导入必要的库并准备数据： import tensorflow...
Keras中model.evaluate() 返回的是 loss value 和 metrics values
skyecs的博客
10-24 1160
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。
python中keras_python – Keras中的model.evaluate()返回了什么值？
weixin_39713578的博客
01-29 2070
引自evaluate() method documentation：ReturnsScalar test loss (if the model has a single output and no metrics) orlist of scalars (if the model has multiple outputs and/or metrics).The attribute model.met...
TensorFlow.Keras.Model class 详解
Larkin_0612的博客
10-25 2254
TensorFlow中Model详解，新手入门
keras - 构建并训练一个model--超级基础篇
qq_22498427的博客
02-14 1980
点开这个博客的人，估计都知道Keras是什么。但是我作为一个小白，还是先来聊一下keras是什么。 像tensorflow一样，Keras是个python库，不过里面都是神经网络的东西。我们深度学习要训练一个模型，而一个模型中有很多小组件。比如 用什么激活函数，relu还是sigmoid 用什么optimizer，gradientdescent还是adam 要不要加个 regu...
tensosflow.keras.Sequential 的 fit() 函数总结
arzhh的博客
04-18 1086
def fit(self, x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_split=0., validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=0, ste...
keras中model的evaluate函数的返回值究竟是什么？
热门推荐
qq_36951931的博客
04-21 2万+
不少帖子都解释evaluate()函数的返回值是什么，但是通常都让人看得云里雾里，其实该函数第一个返回值是损失（loss)，第二个返回值是准确率(acc)。可以通过打印model.metrics_names来查看。 ...
model.evaluate() 解释一下
weixin_35756892的博客
12-17 6374
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evaluate/evaluate_generator和predict/predict_generator理解
upup
09-26 8724
具体各个函数参数可以查看官方文档 evaluate/evaluate_generator evaluate接收的参数更为简单，大多数情况只需指定x和y。 evaluate_generator需要指定datagenerator。自定义datagenerator，带来的好处就是可以异步加载数据到内存，支持多线程等。 下面以evaluate_generator为例，介绍使用方法： # Loss Function model_func = { 'loss': tensor_angle_loss, '
Keras中predict()方法和predict_classes()方法和evaluate()方法
Akita·Wang's Semantic Segmentation
10-09 4858
predict()方法当使用predict()方法进行预测时，返回值是数值，表示样本属于每一个类别的概率，我们可以使用numpy.argmax()方法找到样本以最大概率所属的类别作为样本的预测标签。 # 预测样本属于每个类别的概率 print(model.predict(imgs)) # 打印概率 # [[3.3745366e-01 2.2980917e-02 2.0197949e-03 1.2046755e-02 1.9850987e-03 # 1.3152690e-04 4....
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 6967
model.evaluate()调用，测试集上检验模型的ACC和Loss
R语言使用keras包实现回归模型（regression model）、使用evaluate函数查看模型训练后的loss值（此处loss值为MSE）
statistics+insight+vista+power
01-04 478
R语言使用keras包实现回归模型（regression model）、使用evaluate函数查看模型训练后的loss值（此处loss值为MSE）
keras 中fit 和 evaluate中参数 verbose 详解
xrinosvip的博客
06-10 9924
1、在 fit 和 evaluate 中 都有 verbose 这个参数 fit 中的 verbose verbose：该参数的值控制日志显示的方式 verbose = 0 不在标准输出流输出日志信息 verbose = 1 输出进度条记录 verbose = 2 每个epoch输出一行记录 注意： 默认为 1 ...
keras中model.evaluate ， model.predict和model.predict_classes的区别
ldy
01-10 3449
此文为转载，后续会自己补充 model.evaluate函数预测给定输入的输出，然后计算model.compile中指定的metrics函数，并基于y_true和y_pred，并返回计算的度量值作为输出。 model.predict只返回y_pred。 model.evaluate 用于评估您训练的模型。它的输出是准确度或损失，而不是对输入数据的预测。 model.predict 实际预测，其输出...
Keras的一些使用事项
qq_44736333的博客
04-21 454
Keras的一些使用事项 本文以Anaconda自带的数据及mnist为例，阐述一些小白作者在学习过程中的经验。 导入数据集 在第一次导入数据集的时候，由于是图片文件，所以一下子从外网上下载比较慢（60M宽带实测）。在csdn上搜了一些方法，以下是我的整理。 def load_data(path=r'C:\Users\Administrator\anaconda3\Lib\site-packa...
import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 加载数据集 boston = load_boston() X = boston.data y = boston.target feature_names = boston.feature_names #转换为DataFrame data = pd.DataFrame(X, columns=feature_names) data['MEDV'] = y # 显示前5行数据 print(data.head()) # 数据标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) #划分训练集和测试集 X_train,X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42) #训练集：404个样本（80%），测试集：102个样本（20%） print(f"训练集样本数: {len(X_train)}") print(f"测试集样本数: {len(X_test)}")from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense # 构建模型 model = Sequential([ Dense(64, activation='relu', input_shape=(13,)), Dense(32, activation='relu'), Dense(1) # 回归问题不需要激活函数 # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae']) # 显示模型摘要 model.summary()# 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2, verbose=1) # 绘制训练和验证的损失曲线 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(history.history['loss'], label='Training Loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss') plt.title('Model Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.show() # 绘制训练和验证的MAE曲线 plt.plot(history.history['mae'], label='Training MAE') plt.plot(history.history['val_mae'], label='Validation MAE') plt.title('Model MAE') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('MAE') plt.legend() plt.show()# 在测试集上评估模型 test_loss, test_mae = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0) print(f"测试集MSE: {test_loss:.4f}") print(f"测试集MAE: {test_mae:.4f} (千美元)") # 随机选择5个测试样本进行预测 import random sample_indices = random.sample(range(len(X_test)), 5) samples = X_test[sample_indices] true_values = y_test[sample_indices] predictions = model.predict(samples).flatten() # 显示预测结果 results = pd.DataFrame({ 'True Value (k$)': true_values, 'Predicted Value (k$)': predictions, 'Absolute Error (k$)': np.abs(true_values - predictions) }) print(results）这串代码的运行结果是什么
05-27
代码开始导入了必要的库，如numpy、pandas、matplotlib，以及sklearn中的多个模块，比如数据集、模型选择、线性模型、指标等。接着，它生成了一个回归数据集，使用make_regression函数，样本数1000，特征数5，噪声20...
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