Tensorflow.js tf.LayersModel.evaluate()用法及代碼示例

Tensorflow.js是由Google開發的開源庫，用於在瀏覽器或節點環境中運行機器學習模型以及深度學習神經網絡。

.evaluate() 函數用於在測試方法中找到有利於原型的損失度量和度量值。

注意：

這裏，Loss 值和指標是在編譯時確定的，這需要在調用 evaluate() 方法之前發生。
在這裏，枚舉是分組進行的。

用法：

evaluate(x, y, args?)

Parameters:

x:它是測試材料的規定 tf.Tensor，或者是 tf.Tensor 數組，以防原型具有各種輸入。它可以是 tf.Tensor 或 tf.Tensor[] 類型。
y:它是目標材料的規定 tf.Tensor，或者是 tf.Tensor 數組，以防原型具有各種輸入。它可以是 tf.Tensor 或 tf.Tensor[] 類型。
args:據說 ModelEvaluateArgs 包含可選字段。它是一個對象。
batchSize:它是規定的批量大小，如果未定義，則默認值為 32。它的類型為 number。
verbose:這是規定的詳細模式。它是 ModelLoggingVerbosity 類型。
sampleWeight:它是規定的權重張量，以便將各種實例對損失和度量的參與加權。它是 Tf.tensor 類型。
steps:它是在終止估計輪次聲明之前的步驟總數，即實例組。它被忽略，默認值為 unspecified。它是類型號。

返回值：它返回 tf.Scalar 或 tf.Scalar[]。

範例1：使用優化器作為 “sgd” 和損失作為 “meanAbsoluteError”。

Javascript


// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining model
const modl = tf.sequential({
   layers:[tf.layers.dense({units:2, inputShape:[30]})]
});
  
// Compiling model
modl.compile({optimizer:'sgd', loss:'meanAbsoluteError'});
  
// Calling evaluate() and randomNormal
// method
const output = modl.evaluate(
     tf.randomNormal([8, 30]), 
     tf.randomNormal([8, 2]), 
     {Sizeofbatch:3}
);
  
// Printing output
output.print();

輸出：這裏使用 randomNormal() 方法作為張量輸入。

Tensor
    1.1059763431549072

範例2：使用優化器作為 “adam”，損失作為 “meanSquaredError” 和 “accuracy” 作為指標。

Javascript


// Importing the tensorflow.js library
import * as tf from "@tensorflow/tfjs"
  
// Defining model
const modl = tf.sequential({
   layers:[tf.layers.dense({units:1, inputShape:[20]})]
});
  
// Compiling model
modl.compile({optimizer:'adam', loss:'meanSquaredError'}, 
             (metrics = ["accuracy"]));
  
// Calling evaluate() and truncatedNormal
// method
const output = modl.evaluate(
     tf.truncatedNormal([8, 20]), tf.truncatedNormal([8, 1]), 
      {Sizeofbatch:3}, {steps:2});
  
// Printing output
output.print();

輸出：這裏，truncatedNormal() 方法用作張量輸入，並且還包括步長參數。

Tensor
    1.2484867572784424

參考：https://js.tensorflow.org/api/latest/#tf.LayersModel.evaluate

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自nidhi1352singh大神的英文原創作品 Tensorflow.js tf.LayersModel Class .evaluate() Method。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。