分析这段代码 pre, act = evaluate_model(train, valid, n_input,model)
时间: 2023-05-19 20:04:35 浏览: 44
这段代码的作用是评估一个模型的性能,其中 train 和 valid 是训练集和验证集的数据,n_input 是输入的特征数量,model 是要评估的模型。函数 evaluate_model 返回两个值,pre 和 act,分别代表模型的预测值和实际值。具体的实现细节需要查看 evaluate_model 函数的代码。
相关问题
valid_loss, f1, p, r = evaluate_accuracy(model, valid_set, args['batch_size
valid_loss, f1, p, r = evaluate_accuracy(model, valid_set, args['batch_size'])
在这行代码中,evaluate_accuracy()函数用来评估模型在验证集上的准确度。参数model是要评估的模型,valid_set是验证集数据,args['batch_size']是用来设置batch size的参数。
评估结果会返回四个值,分别是valid_loss, f1, p, r。其中valid_loss是模型在验证集上的损失值,f1是模型的F1分数,p是模型的精度,r是模型的召回率。
valid_loss用来评估模型在验证集上的表现,值越小代表模型效果越好,f1是综合考虑了模型的精度和召回率,是一个很重要的评价指标。而精度p指的是模型预测为正例的样本中有多少是真正的正例,召回率r指的是真正的正例中有多少被模型成功预测出来。
通过这四个评估指标,我们可以全面地了解模型在验证集上的表现,从而进行模型的调优和改进。比如,如果valid_loss较高,就可以针对模型的架构或超参数进行调整;如果f1值较低,可能需要对模型的预测逻辑进行优化;如果精度p和召回率r存在较大的差异,可以针对模型的训练数据进行调整等等。因此,这些评估指标对于模型的性能评估和优化都非常重要。
from keras import applications from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras import optimizers from keras.models import Sequential, Model from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense img_width, img_height = 256, 256 batch_size = 16 epochs = 50 train_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/train' validation_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/test1' OUT_CATAGORIES = 1 nb_train_samples = 2000 nb_validation_samples = 100 base_model = applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(img_width, img_height, 3)) base_model.summary() for layer in base_model.layers[:15]: layer.trainable = False top_model = Sequential() top_model.add(Flatten(input_shape=base_model.output_shape[1:])) top_model.add(Dense(256, activation='relu')) top_model.add(Dropout(0.5)) top_model.add(Dense(OUT_CATAGORIES, activation='sigmoid')) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=top_model(base_model.output)) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizers.SGD(learning_rate=0.0001, momentum=0.9), metrics=['accuracy']) train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255, horizontal_flip=True) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_data_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='binary') validation_generator = test_datagen.flow_from_directory( validation_data_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='binary', shuffle=False ) model.fit_generator( train_generator, steps_per_epoch=nb_train_samples / batch_size, epochs=epochs, validation_data=validation_generator, validation_steps=nb_validation_samples / batch_size, verbose=2, workers=12 ) score = model.evaluate_generator(validation_generator, nb_validation_samples / batch_size) scores = model.predict_generator(validation_generator, nb_validation_samples / batch_size)看看这段代码有什么错误
在段代码中,有一些错误和需要注意的地方:
1. `img_width` 和 `img_height` 变量没有被定义,需要先定义它们的值。
2. `OUT_CATAGORIES` 变量也没有被定义,需要给它赋值。
3. 在使用 `train_generator` 和 `validation_generator` 时,`steps_per_epoch` 和 `validation_steps` 应该为整数值,而不是浮点数。可以使用 `//` 运算符来进行整除操作。
4. 在评估模型的性能时,`evaluate_generator` 和 `predict_generator` 方法的参数应该是整数值,而不是浮点数。可以使用 `int()` 函数来将浮点数转换为整数。
下面是修改后的代码:
```python
from keras import applications
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras import optimizers
from keras.models import Sequential, Model
from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense
img_width, img_height = 256, 256
batch_size = 16
epochs = 50
train_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/train'
validation_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/test1'
OUT_CATAGORIES = 1
nb_train_samples = 2000
nb_validation_samples = 100
base_model = applications.VGG16(weights='imagenet',
include_top=False,
input_shape=(img_width, img_height, 3))
base_model.summary()
for layer in base_model.layers[:15]:
layer.trainable = False
top_model = Sequential()
top_model.add(Flatten(input_shape=base_model.output_shape[1:]))
top_model.add(Dense(256, activation='relu'))
top_model.add(Dropout(0.5))
top_model.add(Dense(OUT_CATAGORIES, activation='sigmoid'))
model = Model(inputs=base_model.input,
outputs=top_model(base_model.output))
model.compile(loss='binary_crossentropy',
optimizer=optimizers.SGD(learning_rate=0.0001, momentum=0.9),
metrics=['accuracy'])
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255,
horizontal_flip=True)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
train_data_dir,
target_size=(img_height, img_width),
batch_size=batch_size,
class_mode='binary')
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
validation_data_dir,
target_size=(img_height, img_width),
batch_size=batch_size,
class_mode='binary',
shuffle=False)
model.fit_generator(
train_generator,
steps_per_epoch=nb_train_samples // batch_size,
epochs=epochs,
validation_data=validation_generator,
validation_steps=nb_validation_samples // batch_size,
verbose=2,
workers=12)
score = model.evaluate_generator(validation_generator, int(nb_validation_samples / batch_size))
scores = model.predict_generator(validation_generator, int(nb_validation_samples / batch_size))
```
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