Python을 사용하여 CNN 모델을 평가하는 데 Tensorflow를 어떻게 사용할 수 있습니까?

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컨볼루션 신경망은 '평가' 방법을 사용하여 평가할 수 있습니다. 이 메서드는 테스트 데이터를 매개변수로 사용합니다. 그 전에 데이터는 'matplotlib' 라이브러리와 'imshow' 메소드를 사용하여 콘솔에 플롯됩니다.

자세히 알아보기: TensorFlow란 무엇이며 Keras가 TensorFlow와 함께 신경망을 생성하는 방법은 무엇입니까?

컨볼루션 신경망은 이미지 인식과 같은 특정 유형의 문제에 대해 훌륭한 결과를 생성하는 데 사용되었습니다.

Google Colaboratory를 사용하여 아래 코드를 실행하고 있습니다. Google Colab 또는 Colaboratory는 브라우저를 통해 Python 코드를 실행하는 데 도움이 되며 구성이 필요 없고 GPU(그래픽 처리 장치)에 대한 무료 액세스가 필요합니다. Colaboratory는 Jupyter Notebook을 기반으로 구축되었습니다.

print("Plotting accuracy versus epoch")
plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'val_accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.ylim([0.5, 1])
plt.legend(loc='lower right')
print("The model is being evaluated")
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,test_labels, verbose=2)
print("The accuracy of the model is:")
print(test_acc)

코드 크레딧:https://www.tensorflow.org/tutorials/images/cnn

출력

Plotting accuracy versus epoch
The model is being evaluated
313/313 - 3s - loss: 0.8884 - accuracy: 0.7053
The accuracy of the model is:
0.705299973487854

Python을 사용하여 CNN 모델을 평가하는 데 Tensorflow를 어떻게 사용할 수 있습니까?

설명

에포크 데이터 대 정확도가 시각화됩니다.
matplotlib 라이브러리를 사용하여 수행됩니다.
모델이 평가되고 손실과 정확도가 결정됩니다.