Comment enregistrer la fonction d'évaluation

Comment enregistrer le résultat de la fonction d'évaluation TensorFlow ? Utilisez le mot-clé return pour attribuer les résultats à une variable ; utilisez les rappels pour enregistrer les résultats dans un fichier ; utilisez la fonction d'impression et la redirection pour enregistrer la sortie dans un fichier.

Comment enregistrer le résultat de la fonction d'évaluation ?

Dans TensorFlow, la fonction evaluate est utilisée pour évaluer les performances du modèle. Par défaut, la fonction evaluate imprime les résultats de l'évaluation mais ne les enregistre dans aucune variable ou fichier. Afin de sauvegarder les résultats de l'évaluation, vous pouvez utiliser les méthodes suivantes : evaluate函数用于评估模型的性能。默认情况下，evaluate函数会打印评估结果，但不会将它们保存在任何变量或文件中。为了保存评估结果，可以使用以下方法：

1. 使用return关键字：

在evaluate函数调用中添加return关键字，然后将其分配给一个变量，如下所示：

<code class="python">results = model.evaluate(x_test, y_test)</code>

results变量将存储一个列表，其中包含评估结果，例如损失值、准确率等。

2. 使用callbacks：

TensorFlow提供了回调机制，允许在模型训练或评估过程中执行自定义操作。可以使用tf.keras.callbacks.Callback类创建回调并将其传递给evaluate函数，如下所示：

<code class="python">class SaveResultsCallback(tf.keras.callbacks.Callback):

    def on_test_end(self, logs):
        # 保存评估结果
        with open('results.json', 'w') as f:
            json.dump(logs, f)

# 创建回调
callback = SaveResultsCallback()

# 将回调传递给evaluate函数
results = model.evaluate(x_test, y_test, callbacks=[callback])</code>

回调的on_test_end方法将在评估结束时触发，并将评估结果保存到results.json文件中。

3. 使用print函数和重定向：

可以使用print函数将评估结果打印到控制台，然后将控制台输出重定向到文件，如下所示：

<code class="python"># 评估模型并打印结果
results = model.evaluate(x_test, y_test)

# 重定向控制台输出到文件
with open('results.txt', 'w') as f:
    print(results, file=f)</code>

此方法将评估结果打印到results.txt

🎜1 Utilisez le mot-clé return : 🎜🎜🎜Ajoutez returndans le champ evaluate<.> appelez la fonction >keyword puis attribuez-le à une variable comme celle-ci : 🎜rrreee🎜 La variable <code>results stockera une liste contenant les résultats de l'évaluation tels que la valeur de perte, la précision, etc. 🎜🎜🎜2. Utilisez des rappels : 🎜🎜🎜TensorFlow fournit un mécanisme de rappel qui permet d'effectuer des opérations personnalisées pendant la formation ou l'évaluation du modèle. Un rappel peut être créé à l'aide de la classe tf.keras.callbacks.Callback et transmis à la fonction evaluate comme suit : 🎜rrreee🎜on_test_endof callback >La méthode sera déclenchée à la fin de l'évaluation et enregistrera les résultats de l'évaluation dans le fichier results.json. 🎜🎜🎜3. Utilisez la fonction print et la redirection : 🎜🎜🎜Vous pouvez utiliser la fonction print pour imprimer les résultats de l'évaluation sur la console, puis rediriger la sortie de la console. dans un fichier, comme indiqué ci-dessous : 🎜rrreee🎜Cette méthode imprime les résultats de l'évaluation dans le fichier results.txt. 🎜

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