如何使用Keras使用Python评估模型？

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

Tensorflow是Google提供的一种机器学习框架。它是一个开放源代码框架，与Python结合使用以实现算法，深度学习应用程序等等。它用于研究和生产目的。

Keras是ONEIROS（开放式神经电子智能机器人操作系统）项目研究的一部分。Keras是使用Python编写的深度学习API。它是一个高级API，具有可帮助解决机器学习问题的高效接口。它在Tensorflow框架之上运行。它旨在帮助快速进行实验。

它提供了在开发和封装机器学习解决方案中必不可少的基本抽象和构建块。它具有高度的可扩展性，并具有跨平台功能。这意味着Keras可以在TPU或GPU集群上运行。Keras模型也可以导出为在Web浏览器或手机中运行。

Keras已经存在于Tensorflow软件包中。可以使用下面的代码行进行访问-

import tensorflow
from tensorflow import keras

我们正在使用Google合作实验室来运行以下代码。Google Colab或Colaboratory可以帮助通过浏览器运行Python代码，并且需要零配置和对GPU（图形处理单元）的免费访问。合作已建立在Jupyter Notebook的基础上。以下是代码-

示例

print("An instance of the model is created")
model = create_model()
print("The model is being evaluated")
loss, acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print("This is an untrained model, with accuracy: {:5.3f}%".format(100 * acc))

代码信用-https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_load

输出结果

An Instance of the model is created 
The Model is being evaluated 32/32 -0s - loss: - spare_categories_accurancy: 0.0930 
This is an untrained model, with accuracy: 9.300%

解释

  • 模型的实例已创建。

  • 这是一个新的未经训练的模型，可以在测试集上进行评估。

  • “评估”方法用于检查模型对新数据的执行情况。

  • 另外，确定模型训练时的损失和模型的准确性。

  • 损失和准确性会打印在控制台上。

以上是 如何使用Keras使用Python评估模型？ 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/325157.html

回到顶部