如何解决评估模型时出现“要解压缩的值太多预期为 2”错误
每当我尝试评估我的模型时,我总是收到错误“解包的值太多(预期为 2)”。我不知道是什么导致了这个错误以及如何解决它。有人能帮我解决这个问题吗?
model = keras.Sequential([
keras.layers.Conv3D(input_shape=(44,64,1),filters=8,kernel_size=3,strides=2,activation='relu',name='Conv1'),keras.layers.Flatten(),keras.layers.Dense(2,activation=tf.nn.softmax,name='Softmax')
])
model.summary()
batch_size = 16
testing = False
epochs = 3
model.compile(optimizer='adam',loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),metrics=[keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(),'accuracy'])
model.fit(train_images,train_labels,validation_data=(test_images,test_labels),epochs=epochs)
test_loss,test_acc = model.evaluate(test_images,test_labels) #This is where I am getting the error
print('\nTest accuracy: {}'.format(test_acc))
model.save('my_model.h5')
注意:感谢 Tuqay 指出问题。
解决方法
在解包时始终使用包罗万象的占位符。请参阅下面的示例行为。
test_loss,test_acc,*is_anything_else_being_returned = model.evaluate(test_images,test_labels) #This is where I am getting the error
>>> a = [1,2,3,4,5,6,7]
>>> b,c,*d = a
>>> b
1
>>> c
2
>>> d
[3,7]
>>>
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