Kerasのメトリックの予測と評価

Question

モデルのトレーニング後、どのようにメトリクスを予測して評価できますか？
コードは次のようである：

for patch in generator(): 
    pred = model.predict(np.array(patch, dtype=patch.dtype)) 

    loss_val_partial,accuracy_val_partial = model.test_on_batch(np.array(patch, dtype=patch.dtype),pred) 

またはこのような

：

グランドトゥルースは、パッチの真のラベルです

for patch in generator(): 
    pred = model.predict(np.array(patch, dtype=patch.dtype)) 

    loss_val_partial,accuracy_val_partial = model.test_on_batch(ground_truth,pred) 

。

私は精度が常に1.0

Answer 1

ある右のため、最初はあなたの最初のコードリストの問題は、あなたが最初にあなたのモデルと出力を予測して、グラウンドトゥルースとして、この結果predを使用することではないと思いますテストのために、あなたはもちろん1.0

の精度がtest_on_batch方法についてsignatureを参照しているだろうように：

test_on_batch(self, x, y, sample_weight=None) 

だから私はYのためにそれを自分自身をテストすることはできませんコードの一部しか表示していないためです私はあなたの地面の真実はどこから来るのか知っている）が、このような何かをしようと、それはtest_on_batchであなたのために内部的に行われているように、すなわち、単に手動予測ステップを削除しないでください：

for patch in generator(): 
    loss_val_partial,accuracy_val_partial = model.test_on_batch(np.array(patch, dtype=patch.dtype), ground_truth)