Python 3.x Keras中的model.evaluate（）不覆盖所有数据点_Python 3.x_Machine Learning_Neural Network_Keras_Evaluate

Python 3.x Keras中的model.evaluate（）不覆盖所有数据点

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我目前正在学习Keras，在使用

model.evaluate（）

时感到困惑

我总共有768个数据点，但是

model.evaluate（）

只评估了32个数据点，准确率为75.52%。我也尝试过批量大小为100、50、20、10和1，但它并没有覆盖所有的数据点，但精度保持不变

你可以检查我的Jupyter笔记本文件，如果执行

我无法理解我是否做错了什么，或者这是Keras的一个特性/缺陷

请帮我做同样的事情。提前谢谢

PS：我试着在互联网和StackExchange上搜索这个问题的答案，但没有找到任何答案。如果我的问题是重复的，请让我知道它的链接，我将很高兴从这里删除这个问题

这里的问题在于

progbar

而不是

evaluate

函数。您的

progbar

仅打印评估的第一步。您可以通过检查您的所有结果是否相同，精度高达

float32

约

1e-5-1e-7

。因此，我不会为这个问题烦恼，因为jupyter在显示

progbar

时经常出现问题，这是不应该发生的。确保您的Keras和theano版本是最新的。尝试从源代码构建keras。如果这种情况再次发生，请在Keras Gitub上提出问题您的

Keras

版本是什么？请尝试检查分数的形状。也许它是正确的，只有一个程序条坏了。@Nain我检查了版本，

theano.\uu版本

是

0.9.0。dev-c697eeab84e5b8a74908da654b66ec9eca4f1291

和

keras.\uu版本

是

2.0.2

。我使用的是conda环境，现在将keras更新为其最新版本

2.0.4

。但是仍然

model.evaluate（）

输出相同的结果。在Git上更新了以获得当前结果。我想我应该在Keras github上提出这个问题。@MarcinMożejko当前的

Keras

版本是

2.0.4

。我检查了分数的形状，它们是由2个元素组成的列表。我尝试使用

keras\u tqdm

的

TQDMNotebookCallback

替换进度条，但由于

model.evaluate（）

没有

callback

参数，我无法对其实现tqdm，因此我无法确定进度条是否损坏。请让我知道你是否能在这方面提供帮助。我想你的意见是正确的。我之前注意到了结果，但不知道如何理解它们。谢谢你帮我。现在我相信这个

progbar

问题是由

Keras

社区解决的。