評価関数の保存方法

TensorFlow 評価関数の出力を保存するにはどうすればよいですか? return キーワードを使用して結果を変数に割り当て、コールバックを使用して結果をファイルに保存し、print 関数とリダイレクトを使用して出力をファイルに保存します。

#評価関数の出力を保存するにはどうすればよいですか?

TensorFlow では、evaluate 関数を使用してモデルのパフォーマンスを評価します。デフォルトでは、evaluate 関数は評価結果を出力しますが、変数やファイルには保存しません。評価結果を保存するには、次の方法を使用できます。

1. ## で return キーワードを使用します。 #evaluate 関数

return

キーワードを呼び出しに追加し、次のように変数に割り当てます。 <pre class="brush:php;toolbar:false">&lt;code class=&quot;python&quot;&gt;results = model.evaluate(x_test, y_test)&lt;/code&gt;</pre>results 変数には、評価結果、例えば、損失値、精度など。

2. コールバックの使用

:

TensorFlow は、モデルのトレーニングまたは評価中にカスタム操作を実行できるコールバック メカニズムを提供します。コールバックは、tf.keras.callbacks.Callback クラスを使用して作成し、次のように

evaluate

関数に渡すことができます。 callback ##このメソッドは評価の終了時にトリガーされ、評価結果を results.json ファイルに保存します。

3.

print 関数とリダイレクトを使用します。 関数を使用して、評価結果を出力できます。 console に出力し、次のようにコンソール出力をファイルにリダイレクトします。

<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>

このメソッドは、評価結果を results.txt ファイルに出力します。

以上が評価関数の保存方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。