python - 如何使用keras获得模型的准确性？

Question

拟合模型(运行了几个小时)后，我想通过以下代码获得准确度:

train_loss=hist.history['loss']
val_loss=hist.history['val_loss']
train_acc=hist.history['acc']
val_acc=hist.history['val_acc']
xc=range(nb_epoch)

训练模型，但出现错误，这是由我使用的已弃用方法引起的。

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KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-233-081ed5e89aa4> in <module>()
      3 train_loss=hist.history['loss']
      4 val_loss=hist.history['val_loss']
----> 5 train_acc=hist.history['acc']
      6 val_acc=hist.history['val_acc']
      7 xc=range(nb_epoch)

KeyError: 'acc'

我在尝试读取准确性之前用来拟合模型的代码如下:

hist = model.fit(X_train, Y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch,
            verbose=1, validation_data=(X_test, Y_test))


hist = model.fit(X_train, Y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch, 
            verbose=1, validation_split=0.2)

运行时会产生以下输出:

Epoch 1/20
237/237 [==============================] - 104s 440ms/step - loss: 6.2802 - val_loss: 2.4209
    .....
    .....
    .....
Epoch 19/20
    189/189 [==============================] - 91s 480ms/step - loss: 0.0590 - val_loss: 0.2193
    Epoch 20/20
    189/189 [==============================] - 85s 451ms/step - loss: 0.0201 - val_loss: 0.2312

我注意到我正在运行已弃用的方法和参数。

那么我如何才能读取准确度和 val_accuracy 而不必再次拟合，并再次等待几个小时？我尝试将 train_acc=hist.history['acc'] 替换为 train_acc=hist.history['accuracy'] 但没有帮助。

Answer 1

您可能在编译模型时没有将“acc”添加为指标。

model.compile(optimizer=..., loss=..., metrics=['accuracy',...])

您无需再次训练即可从任何数据中获取指标和损失:

model.evaluate(X, Y)