test_acc = model.evaluate(test_data, test_labels)

时间: 2024-04-30 09:21:54 浏览: 172
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测试评估的模型

这行代码用于评估模型在测试数据上的准确率。其中，test_data 是测试数据集，test_labels 是相应的标签。model.evaluate() 方法会返回模型在测试数据集上的损失值和准确率。你可以像下面这样使用这行代码： ``` test_loss, test_acc = model.evaluate(test_data, test_labels) print('Test accuracy:', test_acc) ```
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测试数据

测试数据

dnn，model.fit(train_features, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_features, test_labels)) # 评估模型 test_loss, test_acc = model.evaluate(test_features, test_labels, verbose=2) print('Test accuracy:', test_acc)

这段代码是使用深度神经网络（DNN）对数据进行...训练完成后，test_features 和 test_labels 用于评估模型的性能，test_loss 和 test_acc 分别表示测试数据上的损失和准确率。最后，使用 print() 函数输出测试准确率。

def evaluate(config, model, data_iter, test=False): model.eval() loss_total = 0 predict_all = np.array([], dtype=int) labels_all = np.array([], dtype=int) with torch.no_grad(): for texts, labels in data_iter: outputs = model(texts) loss = F.cross_entropy(outputs, labels) loss_total += loss labels = labels.data.cpu().numpy() predic = torch.max(outputs.data, 1)[1].cpu().numpy() labels_all = np.append(labels_all, labels) predict_all = np.append(predict_all, predic) acc = metrics.accuracy_score(labels_all, predict_all) if test: report = metrics.classification_report(labels_all, predict_all, target_names=config.class_list, digits=4) confusion = metrics.confusion_matrix(labels_all, predict_all) return acc, loss_total / len(data_iter), report, confusion return acc, loss_total / len(data_iter)

这是一个用于模型评估的函数，输入参数包括配置文件config、模型model、数据迭代器data_iter以及一个布尔值test，表示是否进行测试。函数首先将模型设为评估模式（eval()），然后在数据迭代器上进行循环，对每个文本...

调整学习率，我想绘制的是学习率对应的准确率曲线，给出代码，结合以下深度神经网络模型tf对深度神经网络进行以下构建，如何进行模型优化# 构建模型 model = tf.keras.Sequential([ Flatten(input_shape=(28, 28, 1)), Dense(256, activation='relu'), Dense(128, activation='relu'), Dense(10, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(train_features, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_features, test_labels)) # 评估模型 test_loss, test_acc = model.evaluate(test_features, test_labels, verbose=2) print('Test accuracy:', test_acc)

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_features, test_labels, verbose=2) print('Test accuracy:', test_acc) 在上述代码中，我们首先定义了学习率调度器lr_schedule，并将其传递给Adam优化器中。然后...

def test(config, model, test_iter): # test model.load_state_dict(torch.load(config.save_path)) model.eval() start_time = time.time() test_acc, test_loss, test_report, test_confusion = evaluate(config, model, test_iter, test=True) msg = 'Test Loss: {0:>5.2}, Test Acc: {1:>6.2%}' print(msg.format(test_loss, test_acc)) print("Precision, Recall and F1-Score...") print(test_report) print("Confusion Matrix...") print(test_confusion) time_dif = get_time_dif(start_time) print("Time usage:", time_dif)怎么实现的

labels = labels.data.cpu().numpy() predic = torch.max(outputs.data, 1)[1].cpu().numpy() labels_all = np.append(labels_all, labels) predict_all = np.append(predict_all, predic) acc = metrics....

for epoch in range(config.num_epochs): print('Epoch [{}/{}]'.format(epoch + 1, config.num_epochs)) for i, (trains, labels) in enumerate(train_iter): outputs = model(trains) model.zero_grad() loss = F.cross_entropy(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() if total_batch % 1 == 0: # 每多少轮输出在训练集和验证集上的效果 true = labels.data.cpu() predic = torch.max(outputs.data, 1)[1].cpu() train_acc = metrics.accuracy_score(true, predic) dev_acc, dev_loss = evaluate(config, model, dev_iter) if dev_loss < dev_best_loss: dev_best_loss = dev_loss torch.save(model.state_dict(), config.save_path) improve = '*' last_improve = total_batch else: improve = '' time_dif = get_time_dif(start_time) msg = 'Iter: {0:>6}, Train Loss: {1:>5.2}, Train Acc: {2:>6.2%}, Val Loss: {3:>5.2}, Val Acc: {4:>6.2%}, Time: {5} {6}' print(msg.format(total_batch, loss.item(), train_acc, dev_loss, dev_acc, time_dif, improve)) text = msg.format(total_batch, loss.item(), train_acc, dev_loss, dev_acc, time_dif, improve) with open(f"{config.model_name}_result.txt", mode="a+", encoding="utf8") as f: f.write(text + "\n") model.train() total_batch += 1 if (total_batch - last_improve > config.require_improvement) or total_batch == 188: # 验证集loss超过1000batch没下降，结束训练 print("No optimization for a long time, auto-stopping...") flag = True break if flag: break test(config, model, test_iter)

这是一个训练模型的代码片段，包括了模型的训练和验证过程。首先进入外层循环，遍历所有epoch，每个epoch都输出当前训练的进度。然后进入内层循环，遍历...最后调用了一个test函数，用于对测试集进行测试并输出结果。

加载数据集 train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv') test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv') # 提取特征和标签 train_features, train_labels = train_data.iloc[:, 1:], train_data.iloc[:, 0] test_features, test_labels = test_data.iloc[:, 1:], test_data.iloc[:, 0]# 对标签进行二进制编码 lb = LabelBinarizer() train_labels = lb.fit_transform(train_labels) test_labels = lb.fit_transform(test_labels) # 将特征值缩放到0-1之间并且reshape为(28,28,1) train_features = train_features.values.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255. test_features = test_features.values.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.在以上代码基础上使用tensorflow构建深度神经网络处理mnist数据集，给出代码，请注意是深度神经网络，不是卷积神经网络

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_features, test_labels, verbose=2) print('Test accuracy:', test_acc) 这个模型有两个隐藏层，分别是 256 和 128 个神经元，激活函数都使用 ReLU，输出层有 10 个...

使用tensorflow对mnist数据集进行深度神经网络构建，train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv') test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv')，请给出包括但不限于数据归一化、标准化、CNN构建、适当的损失函数和优化器选择、模型训练和评估、调整超参数等的代码

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels) print('Test accuracy:', test_acc) 在上述代码中，我们首先使用pandas读取MNIST数据集，然后进行数据归一化和标准化处理。接着，我们将标签...

test_stats = evaluate(data_loader_val, model, device) print(f"Accuracy of the network on the {len(dataset_val)} test images: {test_stats['acc1']:.1f}%") max_accuracy = max(max_accuracy, test_stats["acc1"]) print(f'Max accuracy: {max_accuracy:.2f}%')在这段代码的基础添加输出在训练集上的准确率的代码怎么写

test_stats = evaluate(data_loader_val, model, device) print(f"Accuracy of the network on the {len(dataset_val)} test images: {test_stats['acc1']:.1f}%") max_accuracy = max(max_accuracy, test_stats...

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()修改该代码更换为从我的路径中读取，地址为E:\date\mnist.npz

好的，根据您的需求，我可以给您提供如下...test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels) print('Test accuracy:', test_acc) 代码中直接从 mnist.npz 文件中加载数据集，然后进行预处理。

上述代码报错：Using TensorFlow backend. 2023-06-02 17:07:57.266774: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found 2023-06-02 17:07:57.267572: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine. Loading data... Traceback (most recent call last): File "C:/Users/85448/PycharmProjects/LightGBM_text/deep2.py", line 12, in <module> (x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=max_features) File "C:\Users\85448\anaconda3\envs\tensorflow37\lib\site-packages\keras\datasets\imdb.py", line 54, in load_data x_train, labels_train = f['x_train'], f['y_train'] File "C:\Users\85448\anaconda3\envs\tensorflow37\lib\site-packages\numpy\lib\npyio.py", line 256, in __getitem__ pickle_kwargs=self.pickle_kwargs) File "C:\Users\85448\anaconda3\envs\tensorflow37\lib\site-packages\numpy\lib\format.py", line 743, in read_array raise ValueError("Object arrays cannot be loaded when " ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False

score, acc = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=batch_size) print('Test score:', score) print('Test accuracy:', acc) np.load = np_load_old # 恢复原来的 numpy.load 方法 如果还有问题，请...

model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), keras.layers.Dense(128, activation='relu'), keras.layers.Dense(10) ])修改网络结构在新的网络中使用卷积网络，重新训练模型，并对比两种模型准确率的变化

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2) print('\nTest accuracy:', test_acc) 我们在原来的模型上添加了三个卷积层和一个池化层，最后再加上两个全连接层。这个模型在...

model.evaluate

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_data, test_labels, batch_size=32, verbose=1) 在这个示例中，我们使用test_data和test_labels作为测试数据集，批次大小为32，并且打印每个批次的进度。函数将...

keras.datasets.fashion_mnist 其中数据涵盖了10个类别,单间服装的分辨率(28x28像素) 步骤和部分代码分析: 1.读取数据 2.进行模型编写: 双层:128神经元, 全链接层10个类别输出 Dense(128, activation=tf.nn.relu) 3.选择SGD优化器 4.训练和评估 5.打印模型结构 6.保存模型(model.save_weights): a)保存成ckpt b)保存成h5文件 keras.callbacks import ModelCheckpoint(*)

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels) print('Test accuracy:', test_acc) 5. 打印模型结构: python model.summary() 6. 保存模型: python # 保存成ckpt格式 ...

数据来源: keras.datasets.fashion_mnist 其中数据涵盖了10个类别,单间服装的分辨率(28x28像素) 步骤和部分代码分析: 1.读取数据 2.进行模型编写: 双层:128神经元, 全链接层10个类别输出 Dense(128, activation=tf.nn.relu) 3.选择SGD优化器 4.训练和评估 5.打印模型结构 6.保存模型(model.save_weights): a)保存成ckpt b)保存成h5文件用完整代码回答上述问题，并且用200字来书写实验总结

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels) print('Test accuracy:', test_acc) # 5. 打印模型结构 model.summary() # 6. 保存模型 # 保存成 ckpt model.save_weights('./model.ckpt') # ...
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