Keras：模型评估

深藏阁楼爱情的钟 2022-04-02 13:51 369阅读 0赞

keras模型评估

keras能用的模型评估不多，有的可能是这些评估在keras框架下不准确，如果要用，可以使用tensorflow或者sklearn中的评估模型。

tensorflow:

from tensorflow.python.estimator import training
    
    result = training.train_and_evaluate(dnn_estimator, train_spec, eval_spec)
    print(result[:10])
    # ({'accuracy': 0.8025, 'accuracy_baseline': 0.5, 'auc': 0.89911944, 'auc_precision_recall': 0.8918648, 'average_loss': 0.40619093, 'label/mean': 0.5, 'loss': 51.85416, 'precision': 0.7941653, 'prediction/mean': 0.5040493, 'recall': 0.81666666, 'global_step': 92450}, [])

sklearn:

from sklearn import metrics
    
    test_pred_prob_y = model.predict(test_x, batch_size=batch_size)
    print(metrics.roc_auc_score(np.argmax(test_y, axis=1), np.argmax(test_pred_prob_y, axis=1)))

保存keras模型并重新导入，发现自己定义的损失函数/评估指标不能用？

1 加一个custom\_objects

model = load\_model('\*\*\*.h5',custom\_objects=\{'my\_loss': my\_loss, 'my\_metrics':my\_metrics\})

def auc(y_true, y_pred):
        auc = tf.metrics.auc(y_true, y_pred)[1]
        backend.get_session().run(tf.local_variables_initializer())
        return auc
    
    model.save(model_file)
    model = models.load_model(model_file, custom_objects={'auc': auc})

2 或者也可以把自定义的loss拷贝到keras.losses.py 源代码文件下

\[[Scikit-learn：模型评估Model evaluation][Scikit-learn_Model evaluation]\]

from: [\-柚子皮-][-_-]

ref:

[Scikit-learn_Model evaluation]: https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52250760
[-_-]: https://me.csdn.net/pipisorry

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