keras中model.evaluate / model.predict/model.fit_keras callbacks model.evaluate-程序员宅基地

技术标签： python

The model.evaluate function predicts the output for the given input and then computes the metrics function specified in the model.compile and based on y_true and y_pred and returns the computed metric value as the output.

The model.predict just returns back the y_pred .

model.evaluate函数预测给定输入的输出，然后计算model.compile中指定的metrics函数，并基于y_true和y_pred，并返回计算的度量值作为输出。
model.predict只返回y_pred。

model.evaluate 用于评估您训练的模型。它的输出是准确度或损失，而不是对输入数据的预测。

model.predict 实际预测，其输出是目标值，根据输入数据预测。

Keras中model.evaluate（）返回的是 损失值和你选定的指标值（例如，精度accuracy）。

其中制定输出由compile决定，例

d.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(5e-4),loss='mse',metrics=['acc'])
输出：loss&acc

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

model.fit

#fit参数详情
keras.models.fit(
self,
x=None, #训练数据
y=None, #训练数据label标签
batch_size=None, #每经过多少个sample更新一次权重，defult 32
epochs=1, #训练的轮数epochs
verbose=1, #0为不在标准输出流输出日志信息，1为输出进度条记录，2为每个epoch输出一行记录
callbacks=None,#list，list中的元素为keras.callbacks.Callback对象，在训练过程中会调用list中的回调函数
validation_split=0., #浮点数0-1，将训练集中的一部分比例作为验证集，然后下面的验证集validation_data将不会起到作用
validation_data=None, #验证集
shuffle=True, #布尔值和字符串，如果为布尔值，表示是否在每一次epoch训练前随机打乱输入样本的顺序，如果为"batch"，为处理HDF5数据
class_weight=None, #dict,分类问题的时候，有的类别可能需要额外关注，分错的时候给的惩罚会比较大，所以权重会调高，体现在损失函数上面
sample_weight=None, #array,和输入样本对等长度,对输入的每个特征+个权值，如果是时序的数据，则采用(samples，sequence_length)的矩阵
initial_epoch=0, #如果之前做了训练，则可以从指定的epoch开始训练
steps_per_epoch=None, #将一个epoch分为多少个steps，也就是划分一个batch_size多大，比如steps_per_epoch=10，则就是将训练集分为10份，不能和batch_size共同使用
validation_steps=None, #当steps_per_epoch被启用的时候才有用，验证集的batch_size
**kwargs #用于和后端交互
)

返回的是一个History对象，可以通过History.history来查看训练过程，loss值等等

fit--原文--https://blog.csdn.net/u011311291/article/details/79900060

https://blog.csdn.net/qq_34840129/article/details/86307424

本文链接：https://blog.csdn.net/buziran/article/details/87865013

原作者删帖不实内容删帖广告或垃圾文章投诉

智能推荐

c# 调用c++ lib静态库_c#调用lib-程序员宅基地

文章浏览阅读2w次，点赞7次，收藏51次。四个步骤1.创建C++ Win32项目动态库dll 2.在Win32项目动态库中添加外部依赖项 lib头文件和lib库3.导出C接口4.c#调用c++动态库开始你的表演...①创建一个空白的解决方案，在解决方案中添加 Visual C++ , Win32 项目空白解决方案的创建：添加Visual C++ , Win32 项目这......_c#调用lib

deepin/ubuntu安装苹方字体-程序员宅基地

文章浏览阅读4.6k次。苹方字体是苹果系统上的黑体，挺好看的。注重颜值的网站都会使用，例如知乎：font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, Helvetica Neue, PingFang SC, Microsoft YaHei, Source Han Sans SC, Noto Sans CJK SC, W..._ubuntu pingfang

html表单常见操作汇总_html表单的处理程序有那些-程序员宅基地

文章浏览阅读159次。表单表单概述表单标签表单域按钮控件demo表单标签表单标签基本语法结构<form action="处理数据程序的url地址“ method=”get|post“ name="表单名称”></form><!--method将表单中的数据传送给服务器处理，get方式直接显示在url地址中，数据可以被缓存，且长度有限制；而post方式数据隐藏传输，_html表单的处理程序有那些

PHP设置谷歌验证器（Google Authenticator）实现操作二步验证_php otp 验证器-程序员宅基地

文章浏览阅读1.2k次。使用说明:开启Google的登陆二步验证（即Google Authenticator服务）后用户登陆时需要输入额外由手机客户端生成的一次性密码。实现Google Authenticator功能需要服务器端和客户端的支持。服务器端负责密钥的生成、验证一次性密码是否正确。客户端记录密钥后生成一次性密码。下载谷歌验证类库文件放到项目合适位置(我这边放在项目Vender下面)https://github.com/PHPGangsta/GoogleAuthenticatorPHP代码示例://引入谷_php otp 验证器

【Python】matplotlib.plot画图横坐标混乱及间隔处理_matplotlib更改横轴间距-程序员宅基地

文章浏览阅读4.3k次，点赞5次，收藏11次。matplotlib.plot画图横坐标混乱及间隔处理_matplotlib更改横轴间距

docker — 容器存储_docker 保存容器-程序员宅基地

文章浏览阅读2.2k次。①Storage driver 处理各镜像层及容器层的处理细节，实现了多层数据的堆叠，为用户提供了多层数据合并后的统一视图②所有 Storage driver 都使用可堆叠图像层和写时复制（CoW）策略③docker info 命令可查看当系统上的 storage driver主要用于测试目的，不建议用于生成环境。_docker 保存容器

随便推点

网络拓扑结构_网络拓扑csdn-程序员宅基地

文章浏览阅读834次，点赞27次，收藏13次。网络拓扑结构是指计算机网络中各组件（如计算机、服务器、打印机、路由器、交换机等设备）及其连接线路在物理布局或逻辑构型上的排列形式。这种布局不仅描述了设备间的实际物理连接方式，也决定了数据在网络中流动的路径和方式。不同的网络拓扑结构影响着网络的性能、可靠性、可扩展性及管理维护的难易程度。_网络拓扑csdn

JS重写Date函数，兼容IOS系统_date.prototype 将所有 ios-程序员宅基地

文章浏览阅读1.8k次，点赞5次，收藏8次。IOS系统Date的坑要创建一个指定时间的new Date对象时，通常的做法是：new Date("2020-09-21 11:11:00")这行代码在 PC 端和安卓端都是正常的，而在 iOS 端则会提示 Invalid Date 无效日期。在IOS年月日中间的横岗许换成斜杠，也就是new Date("2020/09/21 11:11:00")通常为了兼容IOS的这个坑，需要做一些额外的特殊处理，笔者在开发的时候经常会忘了兼容IOS系统。所以就想试着重写Date函数，一劳永逸，避免每次ne_date.prototype 将所有 ios