loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test_scaled, verbose=0) TypeError: cannot unpack non-iterable float object

时间: 2024-03-28 22:40:45 浏览: 96
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。
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loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) 当y_test为多输出时也能用吗

当模型有多个输出时,可以使用`model.evaluate()`方法计算每个输出的评估指标。在这种情况下,`model.evaluate()`方法将返回一个包含每个输出评估结果的列表,例如 `[loss1, loss2, ..., accuracy1, accuracy2, ...]`。 对于这种情况,你需要将`y_test`参数设置为与模型输出形状相同的列表,例如`[y_test1, y_test2, ...]`。其中`y_test1`,`y_test2`等是与模型输出对应的真实标签。 例如,假设模型有两个输出,一个是分类损失,一个是分类准确率,那么可以使用以下代码计算模型在测试集上的损失和准确率: ``` loss, accuracy = model.evaluate(x_test, [y_test1, y_test2], verbose=0) ``` 其中,`[y_test1, y_test2]`是与模型输出形状相同的列表。

loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) 当y_test是n×2的array时也能用吗

当`y_test`是一个(n, 2)的数组时,`model.evaluate()`方法仍然可以使用,但它将只计算模型的单个标量损失和准确率。这是因为`model.evaluate()`方法只能处理单个输出的模型。 如果你想计算每个输出的评估指标,你需要使用模型的`predict()`方法来预测每个输出,然后手动计算每个输出的评估指标。 例如,假设模型有两个输出,你可以使用以下代码计算模型在测试集上的损失和准确率: ``` y_pred1, y_pred2 = model.predict(x_test) loss1 = keras.losses.mean_squared_error(y_test[:, 0], y_pred1) loss2 = keras.losses.binary_crossentropy(y_test[:, 1], y_pred2) accuracy1 = keras.metrics.mean_absolute_error(y_test[:, 0], y_pred1) accuracy2 = keras.metrics.binary_accuracy(y_test[:, 1], y_pred2) ``` 在上面的代码中,我们首先使用`model.predict()`方法预测每个输出,然后手动计算每个输出的损失和准确率。对于损失,我们使用`keras.losses`模块中的损失函数来计算。对于准确率,我们使用`keras.metrics`模块中的评估指标来计算。
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from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation # 定义模型结构 model = Sequential() model.add(Dense(units=16, input_shape=(4,))) model.add(Activation('relu')) model.add(Dense(16)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dense(3)) model.add(Activation('softmax')) #定义损失函数和优化器,并编译 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=["accuracy"]) import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.utils import np_utils filename = 'data\iris.data' data = pd.read_csv(filename, header = None) data.columns = ['sepal length','sepal width','petal length','petal width','class'] data.iloc[0:5,:] #数据预处理 #convert classname to integer data.loc[ data['class'] == 'Iris-setosa', 'class' ] = 0 data.loc[ data['class'] == 'Iris-versicolor', 'class' ] = 1 data.loc[ data['class'] == 'Iris-virginica', 'class' ] = 2 #data X = data.iloc[:,0:4].values.astype(float) y = data.iloc[:,4].values.astype(int) train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(X, y, train_size=0.8, test_size=0.2, random_state=0) #keras多分类问题需要将类型转化为独热矩阵 #与pd.get_dummies()函数作用一致 train_y_ohe = np_utils.to_categorical(train_y, 3) test_y_ohe = np_utils.to_categorical(test_y, 3) #print(test_y_ohe ) #训练模型 model.fit(train_x, train_y_ohe, epochs=50, batch_size=1, verbose=2, validation_data=(test_x,test_y_ohe)) # 评估模型 loss, accuracy = model.evaluate(test_x, test_y_ohe, verbose=2) print('loss = {},accuracy = {} '.format(loss,accuracy) ) # 查看预测结果 classes = model.predict(test_x, batch_size=1, verbose=2) print('测试样本数:',len(classes)) print("分类概率:\n",classes)

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