model.metrics_names在代码中应如何使用?能否举例?
时间: 2024-05-14 08:11:50 浏览: 23
可以使用以下样例代码来演示model.metrics_names的使用:
```
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
# 创建一个简单的神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='rmsprop',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy', 'mse'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
# 计算模型在测试集上的精度和均方误差
test_loss, test_accuracy, test_mse = model.evaluate(x_test, y_test)
# 打印模型的metrics_names
print(model.metrics_names)
# 打印模型在测试集上的精度和均方误差
print('Test accuracy:', test_accuracy)
print('Test mean squared error:', test_mse)
```
在这个示例中,我们使用了model.compile()方法指定了模型的优化器、损失函数和评估指标。其中,metrics参数指定了模型需要评估的指标,包括精度和均方误差。在训练结束后,我们可以使用model.metrics_names获取所有评估指标的名称,并使用model.evaluate()方法计算模型在测试集上的各项评估指标。
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