[問題] keras 不同model的evaluate
作業系統:win10
問題類別:DL
使用工具:python keras
問題內容:
我想請問下 keras的model.evaluate 是用來評估模型的acc和loss
可是我load進不同組train完的參數 想評估各組參數好壞時
每次跑出來的acc和loss都一樣哀 這到底是為什麼啊@@?
像這樣 不同參數跑出來prediction都不同 但為啥acc和loss會一樣啊啊
https://imgur.com/MQzCZVK.jpg
感覺就是哪個地方有重大誤解 但一直想不出來哈哈哈哈 跪求解plzzzz
附上code參考
import tensorflow as tf
model = tf.contrib.keras.models.load_model('00701_5D_5dscale.h5',
custom_objects={'SWish':swish})
print ("Loading done")
pred = model.predict(X_test)
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=128)
print("\nLoss: %.2f, Accuracy: %.2f%%" % (loss, accuracy*100))
感恩
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恩?你說去去武器走之類的很弱 想學強大一點的咒語?
霹靂卡霹靂拉拉波波莉納貝貝魯多
這個你覺得怎樣?
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