5_結果の出力_keras
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基本的に以下をコピペするだけです。
#5 結果の出力(Keras) score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0) print('Test loss:', score[0]) print('Test accuracy:', score[1])
作成中。
開発環境
Windows 8.1
Anaconda
Python 3.5
Tensorflow 1.4
Keras 2.0.9
Keras2.0のインストール方法はwindowsにkeras2.0をインストールをご覧下さい。
このページは、(4)モデル学習(Keras)の続きであり、今回は、結果の出力を行っていきます。
手順
0. 前回終了時の画面
(4)モデル学習(Keras)終了時の、以下のような状態から始めます。
1. モデルの学習
以下のコードを入力して、Shift + Enterを押します。
#5 結果の出力(Keras) score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print('Test loss:', score[0]) print('Test accuracy:', score[1])
以下のような画面になります。
model.evaluate()関数により、入力値における損失値(???)を返します。
詳細はよく分かりませんが、score[0]にlossを、score[1]にaccuracyを持つようなリストを返すようです。
KerasでのModel学習の手順は上記でおしまいです。
初めての方は、次は、(5)結果の出力(Keras)に進んでください。
kerasのSequentialモデルのfitメソッドについて
https://keras.io/ja/models/sequential/
fit()関数は、固定のエポック数でモデルを訓練します。
参考文献
初めてKerasプログラミングをやるときの超おすすめ本。
リンク
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5_結果の出力_keras.1510257545.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)