因为predict()调用一次算是完成了一次Dataset的迭代。而我们如果再去获得Dataset里的真实数据,是一次新的迭代。数据前后顺序不一致 在这种情况下,需要使用model的__call__()方法来自定义model的predict(),实现模型的预测值和真实值的配对输出,参考如下: def predict(model,db_test,batchz=None,verbose=True): '''...
在使用predict方法之前,需要确保模型已经被编译,可以通过调用model.compile()方法指定损失函数和优化器。 最后,确保调用predict方法时传入的参数正确,包括batch_size、verbose等参数设置。可以尝试调整这些参数来查看是否有影响。 通过以上方法,您应该能够解决在TensorFlow中使用predict方法无效的问题。如果问题仍然存在,可以尝试...
一、概述 model.evaluate 函数原型: evaluate(x=None, y=None, batch_size=None, verbose=1, sample_weight=None, steps=None) 输入数据和标签,输出损失值和选定的指标值(如精确度accuracy) # 评估模型,不输出预测结果 loss,accuracy = model.evaluate(X_test,Y_test) print('\ntest loss',loss) print('...
patience: 没有进步的训练轮数,在这之后训练就会被停止。 verbose: 详细信息模式。 mode: {auto, min, max} 其中之一。 在 min 模式中, 当被监测的数据停止下降,训练就会停止;在 max 模式中,当被监测的数据停止上升,训练就会停止;在 auto 模式中,方向会自动从被监测的数据的名字中判断出来。 许多内置的回调...
tensorflow2中model predict和__call__方法的区别 @disable_multi_workerdefpredict(self, x, batch_size=None, verbose=0, steps=None, callbacks=None, max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=False):"""Generates output predictions for the input samples....
evaluate(x, y, verbose=0) ❻ pred_y = model.predict(x) ❼ bleu = bleu_metric.calculate_bleu_from_predictions(y, pred_y) ❽ loss_log.append(loss) ❾ accuracy_log.append(accuracy) ❾ bleu_log.append(bleu) ❾ return np.mean(loss_log), np.mean(accuracy_log), np.mean(bleu...
verbose=0) cifar10_cnn_model.evaluate(test_images, test_labels) 10000/10000 [===] - 6s 568us/sample - loss: 0.7723 - accuracy: 0.7666 [0.7723461737632752, 0.7666] 从图9-9可以看到,验证准确率在第7次循环之后便上升得很平缓,训练准确率一直在上升;说明第7次循环之后模型开始过拟合。最终的测试准确...
predict(img_data,verbose=0) vgg_feature_np = np.array(vgg_feature) vgg_feature1D = vgg_feature_np.flatten() print (vgg_feature1D) y_prob = final_model.predict(img_data) y_classes = y_prob.argmax(axis=-1) print (y_classes) 在前面的代码中,我们使用model.predict()函数计算了图像属于...
# Finally train the model and return info about each epoch EPOCHS = 10model.fit( train_ds, validation_data=validation_ds, epochs=EPOCHS, callbacks=tf.keras.callbacks.EarlyStopping(verbose=1, patience=2), ) 这样这个模型就已经训练好了，现在需要对它进行测试。测试模型 现在我们有了一个...
fit(ds, epochs=2, validation_split=0.2, verbose=1) # 模型评估(可以是numpy数据(见官方文档),也可以是Dataset数据) model.evaluate(ds, steps=30) # 预测 result = model.predict(data, batch_size=50) print(result[0]) 函数式构建: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 inputs = ...