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

时间: 2024-03-26 22:35:02 浏览: 109
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test_CNN.rar_Testcnn_cifar_cnng.test_test_cnn_testcnn是什么

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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以下代码出现input depth must be evenly divisible by filter depth: 1 vs 3错误是为什么，代码应该怎么改import tensorflow as tf from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D from keras.optimizers import SGD from keras.utils import np_utils from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.applications.vgg16 import VGG16 import numpy # 加载FER2013数据集 with open('E:/BaiduNetdiskDownload/fer2013.csv') as f: content = f.readlines() lines = numpy.array(content) num_of_instances = lines.size print("Number of instances: ", num_of_instances) # 定义X和Y X_train, y_train, X_test, y_test = [], [], [], [] # 按行分割数据 for i in range(1, num_of_instances): try: emotion, img, usage = lines[i].split(",") val = img.split(" ") pixels = numpy.array(val, 'float32') emotion = np_utils.to_categorical(emotion, 7) if 'Training' in usage: X_train.append(pixels) y_train.append(emotion) elif 'PublicTest' in usage: X_test.append(pixels) y_test.append(emotion) finally: print("", end="") # 转换成numpy数组 X_train = numpy.array(X_train, 'float32') y_train = numpy.array(y_train, 'float32') X_test = numpy.array(X_test, 'float32') y_test = numpy.array(y_test, 'float32') # 数据预处理 X_train /= 255 X_test /= 255 X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 48, 48, 1) X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], 48, 48, 1) # 定义VGG16模型 vgg16_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(48, 48, 3)) # 微调模型 model = Sequential() model.add(vgg16_model) model.add(Flatten()) model.add(Dense(256, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(7, activation='softmax')) for layer in model.layers[:1]: layer.trainable = False # 定义优化器和损失函数 sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(optimizer=sgd, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 数据增强 datagen = ImageDataGenerator( featurewise_center=False, featurewise_std_normalization=False, rotation_range=20, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, horizontal_flip=True) datagen.fit(X_train) # 训练模型 model.fit_generator(datagen.flow(X_train, y_train, batch_size=32), steps_per_epoch=len(X_train) / 32, epochs=10) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=32) print("Test Loss:", score[0]) print("Test Accuracy:", score[1])

这个错误是由于卷积层(Conv2D)中的过滤器深度与输入张量深度不匹配导致的。...scores = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=1) print('Test loss:', scores[0]) print('Test accuracy:', scores[1])
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