Блог

Главная - Вопросы по программированию - получение точности теста, равной 0, при использовании evaluate_generator

получение точности теста, равной 0, при использовании evaluate_generator

#machine-learning #conv-neural-network #evaluate #image-classification

Вопрос:

во-первых, я сижу в ImageDataGenerator таким образом

     trainCsv=shuffle(trainCsv)
train_dgen = ImageDataGenerator(
        rescale = 1./255,
        rotation_range=360,
        horizontal_flip=True,
        vertical_flip=True,
        validation_split = 0.2)

#for test datagenerator,i only applied normalization on the data
test_dgen = ImageDataGenerator(rescale = 1./255)

#create datagenerator for training, validation and test dataset.
trainGenerator = train_dgen.flow_from_dataframe(
    trainCsv,
    directory=train_process,
    x_col="id_code",
    y_col="diagnosis",
    target_size=(299, 299),
    class_mode="categorical",
    batch_size=32,
    shuffle=True,
    subset='training')

validGenerator = train_dgen.flow_from_dataframe(
    trainCsv,
    directory=train_process,
    x_col="id_code",
    y_col="diagnosis",
    target_size=(299, 299),
    class_mode="categorical",
    batch_size=32,
    shuffle=True,
    subset='validation')

testGenerator = test_dgen.flow_from_dataframe(
    testCsv,
    directory=test_process,
    x_col="id_code",
    target_size=(299, 299),
    class_mode=None,
    shuffle=False,
    batch_size=1,
    workers = 0
)

и посеять семя таким образом

   from tensorflow.python.framework.random_seed import set_random_seed
def seed_ev (Seed=0):
    random.seed(Seed)
    os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(Seed)
    np.random.seed(Seed)
    set_random_seed(Seed)
Seed= 0
seed_ev(Seed)

и это результат, который я получаю от обучающей предварительной модели inceptionv3
результат обучения

но когда я пытаюсь оценить свою модель с помощью этого кода, я получаю точность и потери =0

  STEP_SIZE_TEST = testGenerator.n//testGenerator.batch_size

evaluate = model.evaluate_generator(testGenerator, STEP_SIZE_TEST, verbose =1)
    
    print('Accuracy Test : {}'.format(evaluate[1]))

как я могу исправить эту проблему и как получить прогноз изображения?

Метки: , ,