Keras 简明教程

Keras - Model Evaluation and Model Prediction

本章介绍 Keras 中的模型评估和模型预测。

让我们从了解模型评估开始。

Model Evaluation

评估是模型开发过程中的一个过程，用于检查模型是否最适合给定的问题和对应数据。Keras 模型提供了一个函数，evaluate，它对模型进行评估。它有三个主要参数：

  1. Test data

  2. Test data label

  3. verbose - true 或 false

让我们评估在上一章中使用测试数据创建的模型。

score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose = 0)

print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

执行上述代码将输出以下信息。

0

测试准确率为 98.28%。我们创建了一个最佳模型来识别手写数字。从积极的一面来说，我们仍然可以改善我们的模型。

Model Prediction

Prediction 是最后一步，也是我们对模型生成的预期结果。Keras 提供了一个方法，predict，以获取训练模型的预测。predict 方法的特征如下：

predict(
   x,
   batch_size = None,
   verbose = 0,
   steps = None,
   callbacks = None,
   max_queue_size = 10,
   workers = 1,
   use_multiprocessing = False
)

此处，除了第一个参数（引用未知输入数据）以外，所有参数都是可选的。应该保持形状以获得正确的预测。

让我们使用以下代码对在上一章中创建的 MPL 模型进行预测 −

pred = model.predict(x_test)
pred = np.argmax(pred, axis = 1)[:5]
label = np.argmax(y_test,axis = 1)[:5]

print(pred)
print(label)

在此，

  1. Line 1 使用测试数据调用 predict 函数。

  2. Line 2 获取前五个预测

  3. Line 3 获取测试数据的头五个标签。

  4. Line 5 - 6 打印预测和实际标签。

上述应用程序的输出如下 −

[7 2 1 0 4]
[7 2 1 0 4]

这两个数组的输出是相同的，这表明我们的模型正确预测了前五个图像。