evaluate_generator

evaluate_generator是Keras中的一个函数，用于评估生成器的性能。它可以计算生成器在给定数据集上的损失和指标，并返回评估结果。这个函数通常在训练模型时使用，以便在每个epoch结束时评估模型的性能。

相关问题

tensorflow Model evaluate_generator

`evaluate_generator`是TensorFlow中用于评估模型的函数。它可以用于生成器（如ImageDataGenerator）产生的数据集上，计算模型的损失值和指标值，以评估模型的性能和泛化能力。

该函数的语法为：

model.evaluate_generator(generator, steps=None, callbacks=None, max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=False, verbose=0)

参数说明：
- `generator`: 数据生成器。
- `steps`: 数据生成器需要迭代的次数。如果未指定，则将自动从生成器中推断。
- `callbacks`: keras.callbacks.Callback 的实例列表。这些回调将在评估过程中被调用。
- `max_queue_size`: 生成器队列的最大大小。
- `workers`: 使用的工作进程数量。
- `use_multiprocessing`: 是否使用多进程生成器。默认为False。
- `verbose`: 日志打印级别，0为不输出日志，1为输出进度条，2为每个epoch输出一行日志。

返回值：
- 模型的损失值和指标值的列表。

示例代码：

scores = model.evaluate_generator(test_generator, steps=len(test_generator), verbose=1)
print('Test loss:', scores[0])
print('Test accuracy:', scores[1])

其中，`test_generator`是测试集的数据生成器。我们使用`evaluate_generator`函数计算模型在测试集上的损失值和准确率，并打印输出。

AttributeError: 'Functional' object has no attribute 'evaluate_generator'

AttributeError: 'Functional' object has no attribute 'evaluate_generator'通常表示代码中使用了一个Functional模型对象，但是尝试调用了它没有的方法evaluate_generator。

evaluate_generator()方法是一个序列评估器，它允许您在一个或多个输入样本上评估您的模型。如果您使用Functional API来构建模型，则不支持这个方法。相反，您可以使用model.predict_generator()方法在一个或多个输入样本上预测输出。

如果你想评估Functional模型，你可以将它转换成Sequential模型，然后使用evaluate_generator()方法。但是，这可能会导致你失去Functional API的优势。