您可以选择在模型编译时定义的损失函数和指标,然后调用model.evaluate()方法来评估模型。 # 编译模型model.compile(optimizer='adam',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])# 评估模型loss,accuracy=model.evaluate(test_dataset)print("Loss:",loss)print("Accuracy:",accuracy) 1. 2. 3. 4. 5...
第一张为训练模型时的网络,第二张图为预测时的网络。 被测试的图片可以自己准备测试的图片,也可以从 mnist 数据集中提取。如果是从数据集中提取可以参考 mnist数据集转换为图片+测试手写字的demo。这里直接用画板手写一个数字的图片来进行测试。需要注意的是这张图片应该是 28 * 28 pix, 然后为256的二值图像。...
1. 读取图片并进行预处理,例如缩放、裁剪、归一化等操作。 2. 将处理后的图片输入到训练好的模型中,得到分类结果。 3. 根据分类结果进行输出或其他后续操作。 以下是一个Python的示例代码: import tensorflow as tf import cv2 import numpy as np # 加载模型 model = tf.keras.models.load_model('model.h5'...
您应该像处理训练数据一样预处理未标记的数据。然后使用bow和model进行转换和预测,方法与对测试数据所做的相同。要将弓和模型合并到单个对象中,可以查看管道。 它是这样的: def prep_fit_pred(df, h_pct, l_pct, bow, model, verbose=False): df['new_Abstract'] = preprocessing(df['Abstract'],h_pct,...
假如我已经训练好了一个agent,能使姿态控制到我设定的目标值上。但我想用这个在给定的一组初始值和目标值上训练好的模型,去控制另一个不同的任务(目标值不同),以此来测试模型的泛化能力。这种情况是不是不需要再次重复训练过程呀?具体需要怎么实现呢? 拜托各位大神帮帮我,希望说得详细一些,(本人小白担心看不懂...
有可能是overfitting,模型的weight對測試集的特徵辨識已經達到極限並完全掌握。這對模型之後在辨識測試集...
假设测试代码实现没有问题,测试精度100%很有可能发生了数据泄露,比如测试集做了增强泄漏到训练集。
训练过程 finetune网络,我习惯分两步:首先训练fc层,迭代几个epoch后保存模型;然后基于得到的模型,训练整个网络,一般迭代40-60个epoch可以得到稳定的结果。 total_loss会一直下降的,过程中可以评测下模型在测试集上的表现。真正的loss往往包括两部分。后面total_loss的下降主要是正则项的功劳了。
你这个测试集就不变啊,说明你这个测试集用的时候就没有用上训练集的模型,你看看模型预测和反归一化...