解决keras,val_categorical_accuracy:,0.0000e+00问题

下面是关于“解决keras,val_categorical_accuracy:,0.0000e+00问题”的完整攻略。

问题描述

在使用Keras训练模型时，可能会出现以下问题：

val_categorical_accuracy: 0.0000e+00

这个问题通常是由于在模型编译时，没有正确指定评估指标，导致在训练过程中无法正确计算验证集的准确率。

解决方法

解决这个问题的方法是在模型编译时，正确指定评估指标。可以使用以下代码来指定评估指标：

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

在上面的示例中，我们使用metrics参数来指定评估指标为accuracy。

示例1：正确指定评估指标

以下是正确指定评估指标的示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.utils import to_categorical

import numpy as np

# Generate dummy data
x_train = np.random.random((1000, 20))
y_train = to_categorical(np.random.randint(10, size=(1000, 1)), num_classes=10)

x_test = np.random.random((100, 20))
y_test = to_categorical(np.random.randint(10, size=(100, 1)), num_classes=10)

# Define model
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=20))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# Compile model
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# Train model
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))

在上面的示例中，我们使用Keras创建了一个简单的神经网络模型，并使用metrics参数来指定评估指标为accuracy。

示例2：错误指定评估指标

以下是错误指定评估指标的示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.utils import to_categorical

import numpy as np

# Generate dummy data
x_train = np.random.random((1000, 20))
y_train = to_categorical(np.random.randint(10, size=(1000, 1)), num_classes=10)

x_test = np.random.random((100, 20))
y_test = to_categorical(np.random.randint(10, size=(100, 1)), num_classes=10)

# Define model
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=20))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# Compile model
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['val_categorical_accuracy'])

# Train model
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))

在上面的示例中，我们使用了错误的评估指标val_categorical_accuracy，导致在训练过程中无法正确计算验证集的准确率。