Tensorflowを使用してPythonを使用してCNNモデルを評価するにはどうすればよいですか？

畳み込みニューラルネットワークは、「評価」法を使用して評価できます。このメソッドは、テストデータをパラメーターとして受け取ります。この前に、データは「matplotlib」ライブラリと「imshow」メソッドを使用してコンソールにプロットされます。

続きを読む： TensorFlowとは何ですか？KerasはTensorFlowとどのように連携してニューラルネットワークを作成しますか？

畳み込みニューラルネットワークは、画像認識などの特定の種類の問題に対して優れた結果を生み出すために使用されてきました。

以下のコードを実行するためにGoogleColaboratoryを使用しています。 Google ColabまたはColaboratoryは、ブラウザー上でPythonコードを実行するのに役立ち、構成が不要で、GPU（グラフィックプロセッシングユニット）に無料でアクセスできます。 ColaboratoryはJupyterNotebookの上に構築されています。

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)

コードクレジット：https：//www.tensorflow.org/tutorials/images/cnn

出力

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

説明

• 精度とエポックデータが視覚化されます。
• これはmatplotlibライブラリを使用して行われます。
• モデルが評価され、損失と精度が決定されます。