So speichern Sie die Evaluierungsfunktion

Wie speichere ich die Ausgabe der TensorFlow-Auswertungsfunktion? Verwenden Sie das Schlüsselwort return, um die Ergebnisse einer Variablen zuzuweisen. Verwenden Sie Callbacks, um die Ergebnisse in einer Datei zu speichern. Verwenden Sie die Druckfunktion und die Umleitung, um die Ausgabe in einer Datei zu speichern.

Wie speichere ich die Ausgabe der Auswertungsfunktion?

In TensorFlow wird die Funktion evaluate verwendet, um die Leistung des Modells zu bewerten. Standardmäßig druckt die Funktion evaluate die Auswertungsergebnisse, speichert sie jedoch nicht in einer Variablen oder Datei. Um die Auswertungsergebnisse zu speichern, können Sie die folgenden Methoden verwenden: 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 Verwenden Sie das Schlüsselwort return: 🎜🎜🎜Fügen Sie returnim evaluate >keyword auf und weisen Sie sie dann einer Variablen wie dieser zu: 🎜rrreee🎜 Die Variable <code>results speichert eine Liste mit den Auswertungsergebnissen wie Verlustwert, Genauigkeit usw. 🎜🎜🎜2. Verwenden Sie Rückrufe: 🎜🎜🎜TensorFlow bietet einen Rückrufmechanismus, der die Durchführung benutzerdefinierter Vorgänge während des Modelltrainings oder der Modellauswertung ermöglicht. Ein Rückruf kann mit der Klasse tf.keras.callbacks.Callback erstellt und wie folgt an die Funktion evaluate übergeben werden: 🎜rrreee🎜on_test_enddes Rückrufs >Die Methode wird am Ende der Auswertung ausgelöst und speichert die Auswertungsergebnisse in der Datei results.json. 🎜🎜🎜3. Verwenden Sie die Funktion print und die Umleitung: 🎜🎜🎜Sie können die Funktion print verwenden, um die Auswertungsergebnisse auf der Konsole zu drucken und dann die Konsolenausgabe umzuleiten in eine Datei, wie unten gezeigt: 🎜rrreee🎜Diese Methode druckt die Auswertungsergebnisse in die Datei results.txt. 🎜

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo speichern Sie die Evaluierungsfunktion. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!