我最近一直在使用TF2.0。我已经训练了一个简单的cnn模型(使用Keras顺序API)来对图像进行二进制分类。我已经使用tf.data.Dataset从磁盘加载图像。实际上,该模型具有非常好的准确性,其训练精度binary_accuracy为0.9831,验证精度binary_accuracy为0.9494。
尝试使用model.evaluate()评估模型。二进制精度为0.9460。但是,当我尝试使用predict_classes()手动计算二进制精度时,我得到约0.384。我不知道这是什么问题。请帮帮我。
我添加了用于编译和训练模型的代码。还有评估我的模型的代码。
train_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((tf.constant(train_x),tf.constant(train_y)))
val_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((tf.constant(val_x),tf.constant(val_y)))
train_data = train_data.map(preproc).shuffle(buffer_size=100).batch(BATCH_SIZE)
val_data = val_data.map(preproc).shuffle(buffer_size=100).batch(BATCH_SIZE)
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.0001),loss='binary_crossentropy',metrics=[tf.keras.metrics.Binaryaccuracy()])
checkpointer = ModelCheckpoint(filepath='weights.hdf5',verbose=1,save_best_only=True)
time1 = time.time()
history = model.fit(train_data.repeat(),epochs=EPOCHS,steps_per_epoch=STEPS_PER_EPOCH,validation_data=val_data.repeat(),validation_steps=VAL_STEPS,callbacks=[checkpointer])
29/29 [==============================] - 116s 4s/step - loss: 0.0634 - binary_accuracy: 0.9826 - val_loss: 0.1559 - val_binary_accuracy: 0.9494
现在使用看不见的数据进行测试
test_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((tf.constant(unseen_faces),tf.constant(unseen_labels)))
test_data = test_data.map(preproc).batch(BATCH_SIZE)
model.evaluate(test_data)
9/9 [==============================] - 19s 2s/step - loss: 0.1689 - binary_accuracy: 0.9460
同一模型,当我尝试使用具有相同数据集的model.predict_classes计算准确性时,预测结果与评估报告相去甚远。二进制精度约为38%。
修改1: 我在训练时使用的预处理功能
def preproc(file_path,label):
img = tf.io.read_file(file_path)
img = tf.image.decode_jpeg(img)
img = (tf.cast(img,tf.float32)/127.5) - 1
return tf.image.resize(img,(IMAGE_HEIGHT,IMAGE_WIDTH)),label
手动预测代码
from sklearn.metrics import classification_report
#Testing preprocessing function
def preproc_test(file_path):
img = tf.io.read_file(file_path)
img = tf.image.decode_jpeg(img)
img = (tf.cast(img,IMAGE_WIDTH))
unseen_faces = []
unseen_labels = []
for im_path in glob.glob('dataset/data/*'):
unseen_faces.append(im_path)
if 'real' in i:
unseen_labels.append(0)
else:
unseen_labels.append(1)
unseen_faces = list(map(preproc_test,unseen_faces))
unseen_faces = tf.stack(unseen_faces)
predicted_labels = model.predict_classes(unseen_faces)
print(classification_report(unseen_labels,predicted_labels,[0,1]))
precision recall f1-score support
0 0.54 0.41 0.47 34
1 0.41 0.54 0.47 26
accuracy 0.47 60
macro avg 0.48 0.48 0.47 60
weighted avg 0.48 0.47 0.47 60