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Die folgende Codezeile gibt mir den obigen Fehler in Keras. Modell ist ein Graph-Modell in Keras.TypeError: 'numpy.float64' Objekt ist nicht iterierbar Keras
score, acc = model.evaluate({'input1': X_test1,'input2': X_test2,'output':Y_test},batch_size=450)
aber wenn ich es zu den folgenden ändern, läuft es gut.
predictions = model.predict({'input1': X_test1,'input2': X_test2},batch_size=450)['output']
Der Y_test hier ist ein von. Ein einheiß codierter Vektor.
Probe Y_test: [[1, 0, 0], [1, 0, 0], [0, 0, 1]...]
Vielen Dank, dass Sie darauf hingewiesen haben. Es schien für das Sequential-Modell gut zu funktionieren, aber jetzt vermute ich, dass es zwei Metriken zurückgibt. –
Tatsächlich gibt es den Testverlust und alle angeforderten Metriken zurück. Die Zuordnung des Ergebnisses zu einem Paar "score, acc" hätte funktioniert, wenn die Genauigkeitsmetrik aus der Modellanpassung angefordert wurde – shadi
Dies ist eine ziemlich alte Antwort. 'Keras' hat sich seit dieser Zeit sehr verändert. –