我是靠谱客的博主 丰富发夹,这篇文章主要介绍Tensorflow使用save保存模型后,使用evaluate时accuracy数据与原来差距太大,现在分享给大家,希望可以做个参考。

参考链接:https://blog.csdn.net/lly1122334/article/details/118901557
学习模型保存时,使用保存完整模型的save方法后,再使用evaluate函数评估模型,得到的loss结果与原来一致,但是accuracy结果却相去甚远,寻求半天解决办法后得知,当损失函数使用 sparse_categorical_crossentropy,但是正确率的度量指标为metrics=['acc]就会出现这样的错误。
因此!!!当训练时损失函数使用 sparse_categorical_crossentropy时,把metrics设置改为sparse_categorical_accuracy就可以啦!!
在这里插入图片描述
原来的评估结果:
在这里插入图片描述
加载保存模型后的评估结果:
在这里插入图片描述
又解决一个麻烦,开心!!!!!

最后

以上就是丰富发夹最近收集整理的关于Tensorflow使用save保存模型后,使用evaluate时accuracy数据与原来差距太大的全部内容,更多相关Tensorflow使用save保存模型后内容请搜索靠谱客的其他文章。

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