作者kria5304 (XenoMegaREENovaSaga)
看板DataScience
标题[问题] keras 不同model的evaluate
时间Sat Jun 16 17:20:53 2018
作业系统:win10
问题类别:DL
使用工具:python keras
问题内容:
我想请问下 keras的model.evaluate 是用来评估模型的acc和loss
可是我load进不同组train完的参数 想评估各组参数好坏时
每次跑出来的acc和loss都一样哀 这到底是为什麽啊@@?
像这样 不同参数跑出来prediction都不同 但为啥acc和loss会一样啊啊
https://imgur.com/MQzCZVK.jpg
https://imgur.com/zU8pc6n.jpg
感觉就是哪个地方有重大误解 但一直想不出来哈哈哈哈 跪求解plzzzz
附上code参考
import tensorflow as tf
model = tf.contrib.keras.models.load_model('00701_5D_5dscale.h5',
custom_objects={'SWish':swish})
print ("Loading done")
pred = model.predict(X_test)
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=128)
print("\nLoss: %.2f, Accuracy: %.2f%%" % (loss, accuracy*100))
感恩
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恩?你说去去武器走之类的很弱 想学强大一点的咒语?
霹雳卡霹雳拉拉波波莉纳贝贝鲁多
这个你觉得怎样?
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