在使用keras搭建神经网络时,有时需要查看一下预测值和真是值的具体数值,然后可以进行一些其他的操作。这几天查阅了很多资料。好像没办法直接access到训练时的数据。所以我们可以通过回调函数,传入新的数据,然后查看预测值和真是值。参考这篇解决:
我的解决方法是这样的:
from keras.callbacks import Callback import tensorflow as tf import numpy as np class my_callback(Callback): def __init__(self,dataGen,showTestDetail=True): self.dataGen=dataGen self.showTestDetail=showTestDetail self.predhis = [] self.targets = [] def mape(self,y,predict): diff = np.abs(np.array(y) - np.array(predict)) return np.mean(diff / y) def on_epoch_end(self, epoch, logs=None): x_test,y_test=next(self.dataGen) prediction = self.model.predict(x_test) self.predhis.append(prediction) #print("Prediction shape: {}".format(prediction.shape)) #print("Targets shape: {}".format(y_test.shape)) if self.showTestDetail: for index,item in enumerate(prediction): print(item,"=====",y_test[index],"====",y_test[index]-item) testLoss=self.mape(y_test,prediction) print("test loss is :{}".format(testLoss))
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