tf.keras.metrics.accuracy

时间: 2023-05-04 07:01:07 浏览: 168
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tf.keras.datasets

'b'tf.keras.metrics.accuracy''是一个TensorFlow Keras中的度量标准，用于计算模型分类准确率的指标。它计算模型对于给定输入的平均准确率，即正确预测的样本数占总样本数的比例。
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解决keras GAN训练是loss不发生变化,accuracy一直为0.5的问题

主要介绍了解决keras GAN训练是loss不发生变化,accuracy一直为0.5的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

# 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...

model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten( ), tf.keras.layers.Dense(n_hidden_1, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(n_hidden_2, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(n_hidden_3, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(num_outputs) ]) model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),metrics=['accuracy']) 详细介绍一下

这段代码是用 TensorFlow 中的 Sequential 模型定义了一个多层感知器（MLP）。它有四个隐藏层和一个输出层，其中每个隐藏层包含 n_hidden_1、n_...还指定了评估指标为准确率（accuracy），即模型在预测时的正确率。

model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.LSTM(80, activation='relu', input_shape=(10, 7))) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.1)) model.add(tf.keras.layers.Dense(80)) model.add(tf.keras.layers.Dense(28)) model.compile(metrics=['accuracy'], loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.summary()

这个代码片段定义了一个基于Keras库的Sequential模型。该模型包含了一个LSTM层，一个Dropout层，以及两个Dense层。LSTM层具有80个神经元，并使用ReLU激活函数。输入形状为(10, 7)，表示输入序列的长度为10，每个时间...

model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.LSTM(80, activation='relu', input_shape=(10, 7))) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.1)) model.add(tf.keras.layers.Dense(80)) model.add(tf.keras.layers.Dense(28)) model.compile(metrics=['accuracy'], loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.summary() 代码优化

你的代码已经很简洁了，但如果你想进一步优化，可以尝试以下几点： 1. 使用函数式API：Sequential模型适用于线性堆叠的层，如果需要构建更复杂的模型结构，可以考虑使用函数式API来构建模型。 ...

model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.LSTM(80, activation='relu', return_sequences=True, input_shape=(10, 14))) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.2)) model.add(tf.keras.layers.LSTM(80, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dense(80)) model.add(tf.keras.layers.Dense(28)) model.compile(metrics=['accuracy'], loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.summary()

这是一个使用Keras构建的神经网络模型，其中包含了两个LSTM层和两个全连接层。模型的输入形状是(10, 14)，意味着输入数据是一个10个时间步长，每个时间步长有14个特征的序列。第一个LSTM层的输出会传递给第二个LSTM...

model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.LSTM(80, kernel_regularizer=keras.regularizers.l2(0.01), activation='relu', return_sequences=True, input_shape=(8, 10))) model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.2)) model.add(tf.keras.layers.LSTM(80, kernel_regularizer=keras.regularizers.l2(0.01), activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dense(80)) model.add(tf.keras.layers.Dense(67)) model.compile(metrics=['accuracy'], loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.summary()

这段代码是使用 TensorFlow/Keras 构建一个具有两个 LSTM 层的序列模型。第一个 LSTM 层有 80 个神经元，采用 L2 正则化，激活函数为 ReLU，并且输入形状为 (8, 10)。第二个 LSTM 层也有 80 个神经元，采用 L2 正则...

model = tf.keras.Sequential([ #将所有的层以列表方式放到Sequential 序贯模型里 #输入层 tf.keras.layers.Flatten( ), #拉直层可以变换张量的尺寸，把输入特征拉直为一维数组，是不含计算参数的层 #隐藏层1 tf.keras.layers.Dense(n_hidden_1, activation='relu'), #全连接层 激活函数为relu #隐藏层2 tf.keras.layers.Dense(n_hidden_2, activation='relu'), #全连接层 激活函数为relu #隐藏层3 tf.keras.layers.Dense(n_hidden_3, activation='relu'), #全连接层 激活函数为relu #输出层 tf.keras.layers.Dense(num_outputs) ]) #编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),metrics=['accuracy']) 用汉语详细介绍一下

model = tf.keras.Sequential([ 是什么意思？ 这是用于创建Keras顺序模型的代码。 tf.keras.Sequential() 是一个类，它可以用来定义一个顺序的神经网络模型。中括号中的内容用于定义模型的层和链接。 例如，以下...

import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.utils import to_categorical # 1.读取数据集 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() # 将图像数据转换为float32类型 x_train = x_train.astype('float32') x_test = x_test.astype('float32') # 归一化图像数据 x_train /= 255 x_test /= 255 # 2.将y标签转为独热编码格式 y_train = to_categorical(y_train, 10) y_test = to_categorical(y_test, 10) # 3.创建模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(600, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.3), tf.keras.layers.Dense(400, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.3), tf.keras.layers.Dense(200, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.3), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # 搭建模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, batch_size=256, epochs=20, validation_split=0.2) test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test) print('Test accuracy:', test_acc)请帮我给代码添加注释

metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, batch_size=256, epochs=20, validation_split=0.2) # 5.训练完成后，测试机准确率在0.98以上 # 使用测试集进行验证，输出测试准确率 test_loss, test_acc = ...

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss=tf.keras.losses.categorical_crossentropy, metrics=['accuracy'])

这是一个关于 TensorFlow 模型编译的问题，我可以回答。这段代码是在编译模型时指定了优化器、损失函数和评估指标。其中，优化器使用 Adam 算法，学习率为 0.001；损失函数使用分类交叉熵；评估指标为准确率。

tf.keras.metrics.sparse_categorical_accuracy

tf.keras.metrics.sparse_categorical_accuracy is a metric used in Keras to calculate the accuracy of a classification model that uses sparse categorical cross-entropy as its loss function. It is ...

import tensorflow as tf from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator # 设置训练和验证数据集路径 train_dir = 'train/' validation_dir = 'validation/' # 设置图像的大小和通道数 img_width = 150 img_height = 150 img_channels = 3 # 设置训练和验证数据集的batch size batch_size = 32 # 使用ImageDataGenerator来进行数据增强 train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, rotation_range=40, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True, fill_mode='nearest') validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) #使用flow_from_directory方法来读取数据集 train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_dir, target_size=(img_width, img_height), batch_size=batch_size, class_mode='binary') validation_generator = validation_datagen.flow_from_directory( validation_dir, target_size=(img_width, img_height), batch_size=batch_size, class_mode='binary') # 使用Sequential模型来搭建神经网络 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_width, img_height, img_channels)), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')]) # 编译模型 model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(lr=1e-4), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(train_generator, steps_per_epoch=100, epochs=100, validation_data=validation_generator, validation_steps=50) # 保存模型 model.save('cat_dog_classifier.h5')解释每一行代码

11. model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(lr=1e-4), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']): 编译模型，指定优化器、损失函数和评估指标。 12. history = model.fit(train_...

优化这段代码：import tensorflow as tf import numpy as np # 加载数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 # 定义模型 model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, epochs=5) # 生成对抗样本 epsilon = 0.1 x_adv = tf.Variable(x_test[:1000], dtype=tf.float32) y_true = tf.Variable(y_test[:1000], dtype=tf.int64) with tf.GradientTape() as tape: tape.watch(x_adv) y_pred = model(x_adv) loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred) grad = tape.gradient(loss, x_adv) normed_grad = tf.sign(grad) x_adv = x_adv + epsilon * normed_grad # 评估模型在对抗样本上的性能 model.evaluate(x_adv, y_true)

metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, epochs=5) # 生成对抗样本 epsilon = 0.1 x_adv = x_test[:1000] y_true = y_test[:1000] # 使用tf.GradientTape计算梯度 def get_grads...

下面代码在tensorflow中出现了init() missing 1 required positional argument: 'cell'报错： class Model(): def init(self): self.img_seq_shape=(10,128,128,3) self.img_shape=(128,128,3) self.train_img=dataset # self.test_img=dataset_T patch = int(128 / 2 ** 4) self.disc_patch = (patch, patch, 1) self.optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) self.build_generator=self.build_generator() self.build_discriminator=self.build_discriminator() self.build_discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy']) self.build_generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer) img_seq_A = Input(shape=(10,128,128,3)) #输入图片 img_B = Input(shape=self.img_shape) #目标图片 fake_B = self.build_generator(img_seq_A) #生成的伪目标图片 self.build_discriminator.trainable = False valid = self.build_discriminator([img_seq_A, fake_B]) self.combined = tf.keras.models.Model([img_seq_A, img_B], [valid, fake_B]) self.combined.compile(loss=['binary_crossentropy', 'mse'], loss_weights=[1, 100], optimizer=self.optimizer,metrics=['accuracy']) def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x # net=tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2)(net) return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out= ConvRNN2D(filters=32, kernel_size=3,padding='same')(d0) out=tf.keras.layers.Conv2D(3,1,1,'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out) def build_discriminator(self): def d_layer(layer_input, filters, f_size=4, bn=True): d = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size=f_size, strides=2, padding='same')(layer_input) if bn: d = tf.keras.layers.BatchNormalization(momentum=0.8)(d) d = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(d) return d img_A = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) img_B = tf.keras.layers.Input(shape=(128, 128, 3)) df = 32 lstm_out = ConvRNN2D(filters=df, kernel_size=4, padding="same")(img_A) lstm_out = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(lstm_out) combined_imgs = tf.keras.layers.Concatenate(axis=-1)([lstm_out, img_B]) d1 = d_layer(combined_imgs, df)#64 d2 = d_layer(d1, df * 2)#32 d3 = d_layer(d2, df * 4)#16 d4 = d_layer(d3, df * 8)#8 validity = tf.keras.layers.Conv2D(1, kernel_size=4, strides=1, padding='same')(d4) return tf.keras.Model([img_A, img_B], validity)

self.build_discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy']) self.build_generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer) img_...

def model_load(IMG_SHAPE=(224, 224, 3), class_num=12): # 加载预训练的mobilenet模型 base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=IMG_SHAPE, include_top=False, weights='imagenet') # 将模型的主干参数进行冻结 base_model.trainable = False model = tf.keras.models.Sequential([ # 进行归一化的处理 tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1. / 127.5, offset=-1, input_shape=IMG_SHAPE), # 设置主干模型 base_model, # 对主干模型的输出进行全局平均池化 tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(), # 通过全连接层映射到最后的分类数目上 tf.keras.layers.Dense(class_num, activation='softmax') ]) model.summary() # 模型训练的优化器为adam优化器，模型的损失函数为交叉熵损失函数 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model

首先，代码使用tf.keras.applications.MobileNetV2加载了一个预训练的MobileNetV2模型，其中input_shape参数指定了输入图像的形状，include_top=False表示不包含顶部的全连接层，weights='imagenet'表示使用...

tf.keras.metrics.sparse_categorical_accuracys是什么

tf.keras.metrics.sparse_categorical_accuracy是一个Keras指标函数，用于计算稀疏分类任务的准确性。它接受真实标签和模型预测标签作为输入，并计算它们之间的准确性。它可以用于评估模型的性能，并在训练期间监控...

# 定义一个Sequential模型对象 model = tf.keras.Sequential() # 添加模型层 # 第一层需要指定输入形状，后面的层会自动推断输入形状 model.add(tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu', input_shape=(784,))) model.add(tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])使用函数封装起来并添加注释

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model 这个函数接受输入形状和分类的类别数，返回一个构建好的Sequential模型。在函数中，先定义一个...
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