metrics.step(Loss=loss, SegAcc=seg_acc, EdgeAcc=edge_acc)是什么意思
时间: 2024-04-19 20:26:35 浏览: 16
这行代码用于记录指标(metrics)的值。
`metrics.step()`是一个方法,它接收一系列的指标值作为参数,并将这些值记录下来。在这个例子中,指标的名称和对应的值是`Loss`、`SegAcc`和`EdgeAcc`。其中,`Loss`表示总体损失值,`SegAcc`表示分割预测的准确率,`EdgeAcc`表示边缘预测的准确率。
通过调用`metrics.step()`方法,将这些指标值记录在指标对象中,以供后续分析和可视化使用。这可以帮助我们跟踪模型的性能和训练过程中的改进。
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帮我找出下面代码的错误loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError() metrics = [tf.k optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01) eras.metrics.MeanAbsoluteError(), tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError()] model = GCNModel(hidden_dim=64, output_dim=32) model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=metrics) history=model.fit((train_features,train_adj),train_labels,epochs=50,validation_data=((val_features, val_adj), val_labels)) test_scores = model.evaluate((test_features, test_adj), test_labels, verbose=0)
这段代码的错误在于第三行中的"tf.k",应该改为"tf.keras"。正确的是:
loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError()
metrics = [tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError(), tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError()]
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01)
model = GCNModel(hidden_dim=64, output_dim=32)
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss_fn, metrics=metrics)
history=model.fit((train_features,train_adj),train_labels,epochs=50,validation_data=((val_features, val_adj), val_labels))
test_scores = model.evaluate((test_features, test_adj), test_labels, verbose=0)
# 实例化模型 model = vgg("vgg16", 401, 512, 10) model.summary() # using keras low level api for training loss_object = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=False) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0001) train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss') train_accuracy = tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy(name='train_accuracy') test_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='test_loss') test_accuracy = tf.keras.metrics.CategoricalAccuracy(name='test_accuracy')
这段代码看起来是在使用 TensorFlow 2.0+ 的 Keras 高级 API 实现 VGG-16 模型的训练。使用的优化器是 Adam,学习率为 0.0001。同时,还定义了训练和测试过程中的损失函数和准确率的度量指标。训练时使用的是分类交叉熵损失函数,准确率指标使用的是分类准确率。测试时同样使用这两个指标。