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。

相关问题

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。