fg=feature_column_generator, config=run_config )#step4 : 训练&评估tf.estimator.train_and_evaluate(model, train_spec, testa_spec) 构建自定义模型 classMMOE(Estimator):def__init__(self, params, fg=None, config=None, model_dir=None, chief_hooks=None):def_model_fn(features, labels, mode, ...
shift=1, drop_remainder=True)ds = ds.flat_map(lambda w: w.batch(window_size))ds = ds.batch(32).prefetch(1)forecast = model.predict(ds)return forecastrnn_forecast = model_forecast(model, data[..., np.newaxis], WINDOW_SIZE)rnn_forecast = rnn_forecast...
大致分为三部: + 从数据源读入数据,api有from_tensor_slices,from_generator等。 + 通过tf.data.Dataset中的函数处理读入数据,api有shuffle, repeat,batch等。 + 生成一个数据流迭代器,api有make_one_shot_iterator等。 这里我们使用了tf.data.Dataset.from_tensor_slices函数读入数据。需要注意的是传给tf.data...
另外,在2.X版本中fit支持generator方式,所以直接使用fit。 运行结果: image-20220206142346625 第七步 评估模型 predictions = model.predict_generator(generator(valX,valY,batch_size,train_action=False),steps=len(valX) / batch_size) print(classification_report(valY,predictions.argmax(axis=1), target_names...
在Keras 中,这可以通过使用rescale参数的keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator类来完成。ImageDataGenerator 通过.flow(data, labels)或.flow_from_directory(directory)得到数据。然后,这些生成器可以与接受数据生成器作为输入的 Keras 模型方法一起使用:fit_generator、evaluate_generator和predict_generator。
img_res=[IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH])):# train discriminator# generator generates outputs based on# conditioned input imagesfake_imgs = generator.predict([imgs_cond])# calculate discriminator loss on real samplesdisc_loss_real = discriminator.train_on_batch([imgs_source, ...
model.fit(train_generator, epochs=10)8、评估模型：使用测试数据集评估模型性能。test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)test_generator = test_datagen.flow_from_directory( 'path/to/test/dataset', target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='binary')evaluation = mod...
keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator .flow(data, labels)此 ImageDataGenerator 类允许您通过或)实例化增强图像批次（及其标签）的生成器.flow_from_directory(directory。然后，这些生成器可以与接受数据生成器作为输入的 Keras 模型方法一起使用：fit_generator, evaluate_generator和predict_generator。from ...
首先，让我们对验证集进行预测。当使用生成器进行预测时，我们必须首先关闭随机播放（就像我们创建validation_generator时所做的那样）并重置生成器：STEP_SIZE_TEST=validation_generator.n//validation_generator.batch_size validation_generator.reset()preds = model.predict(validation_generator,verbose=1)要创建ROC曲线...
model.predict([image_input, timeseries_input]) A TensorFlow tensor, or a list of tensors. A tf.data.Dataset. A generator orkeras.utils.Sequenceinstance. Dataset通常是即包括了X也包括了Y。不用自己分离。tf框架可以自动的处理。 batch_size:也是默认32. 当X是Dataset时,不需要指定。