model.evaluate报错Unknown loss function: '-0.022672826424241066'. Please ensure you are using a `keras.utils.custom_object_
时间: 2024-02-01 07:13:13 浏览: 23
这个错误通常是由于在使用 `model.evaluate` 时,模型中使用的自定义损失函数没有被正确地注册到 Keras 中所导致的。您可以通过将损失函数作为参数传递给 `compile` 函数来解决此问题,例如:
```
from keras import backend as K
def custom_loss(y_true, y_pred):
# custom loss function implementation
return K.mean(K.square(y_true - y_pred))
model.compile(optimizer='adam', loss=custom_loss)
# 然后你就可以使用 model.evaluate 了
model.evaluate(x_test, y_test)
```
如果您在模型中使用了其他自定义层或函数,也需要采取类似的措施进行注册。
相关问题
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test_scaled, verbose=0) TypeError: cannot unpack non-iterable float object
这个错误通常出现在使用 Keras 或 TensorFlow 的 evaluate() 函数时,它表明 evaluate() 函数返回的结果不是可迭代对象,而是一个浮点数,无法进行解包操作。这可能是因为您的模型输出是一个标量,而不是一个向量或矩阵。要解决此问题,您可以尝试将模型输出更改为一个向量或矩阵,以确保 evaluate() 函数返回的结果是可迭代对象。您也可以尝试使用 model.predict() 函数来获取模型的输出,而不是使用 evaluate() 函数。
python evaluate.py eval_fire.yml -e train_fire -ml train_fire代码解释
这段代码是在命令行中运行的,它使用 `evaluate.py` 这个 Python 脚本来评估一个使用 `eval_fire.yml` 配置文件中的参数的模型。参数 `-e` 指定了评估的环境,它告诉脚本使用名为 `train_fire` 的环境。参数 `-ml` 指定了被评估的模型,它告诉脚本使用名为 `train_fire` 的模型。
在该脚本,可能会包含有关评估数据的路径、模型参数设置、评估过程中的指标计算等信息。具体的代码解释可能需要查看 `evaluate.py` 脚本的实现。