如何在深度学习中手动拆分数据时评估模型？
How to evaluate model while the data splitted manually in deep learning?
我将数据集与模型文件分开。
所以在我的模型文件中，我只是 运行 模型和集合，即训练、验证和测试。
我的模型已经有了很好的结果，但是当我想评估和预测模型时，我很挣扎。
这是我用来设置训练、验证和测试文件的代码。
train_datagen = ImageDataGenerator(
rotation_range=45,
width_shift_range=0.2,
height_shift_range=0.2,
shear_range=0.2,
zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True,
fill_mode="nearest")
当我运行这个代码
score = model.evaluate(train_generator, test_generator, verbose=1)
出现这个错误
ValueError: `y` argument is not supported when using `keras.utils.Sequence` as input.
这是我的完整代码：https://colab.research.google.com/drive/11RXvin1sruAvzBahqEdAoaLXTBENtvVZ?usp=sharing
有什么提示吗？
我认为您在评估模型时不应同时通过 train_generator 和 test_generator。也许试试这个：
score = model.evaluate(test_generator, verbose=1)
与可以采用训练集和验证集的方法 model.fit 不同，model.evaluate 只接受一组输入。
我将数据集与模型文件分开。 所以在我的模型文件中，我只是 运行 模型和集合，即训练、验证和测试。 我的模型已经有了很好的结果，但是当我想评估和预测模型时，我很挣扎。
这是我用来设置训练、验证和测试文件的代码。
train_datagen = ImageDataGenerator(
rotation_range=45,
width_shift_range=0.2,
height_shift_range=0.2,
shear_range=0.2,
zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True,
fill_mode="nearest")
当我运行这个代码
score = model.evaluate(train_generator, test_generator, verbose=1)
出现这个错误
ValueError: `y` argument is not supported when using `keras.utils.Sequence` as input.
这是我的完整代码：https://colab.research.google.com/drive/11RXvin1sruAvzBahqEdAoaLXTBENtvVZ?usp=sharing
有什么提示吗？
我认为您在评估模型时不应同时通过 train_generator 和 test_generator。也许试试这个：
score = model.evaluate(test_generator, verbose=1)
与可以采用训练集和验证集的方法 model.fit 不同，model.evaluate 只接受一组输入。