ValueError: Unknown metric function:precision
时间: 2024-04-13 08:29:08 浏览: 336
抱歉,我之前给出的答案有误。在Keras中,没有内置的`'precision'`指标函数。相反,你可以使用`tf.keras.metrics.Precision`类来计算精确率。
下面是一个正确的例子:
```python
import tensorflow as tf
precision = tf.keras.metrics.Precision()
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy', precision])
```
在这个例子中,我们导入了TensorFlow库,并使用`tf.keras.metrics.Precision`类创建了一个精确率指标对象。然后,我们将该精确率指标对象添加到`metrics`参数中传递给`model.compile()`函数。
请注意,为了使用精确率指标,你需要安装并导入TensorFlow库。如果你还没有安装它,可以使用以下命令来安装:
```
pip install tensorflow
```
希望这次的回答能够帮到你!如有其他问题,请随时提问。
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ValueError: Unknown loss function: dice_coef_loss. Please ensure this object is passed to the `custom_objects` argument.
这个错误通常是由于在使用自定义的dice_coef_loss损失函数时,没有将其传递到模型的custom_objects参数中导致的。
您可以尝试在编译模型时将custom_objects参数设置为包含您的自定义损失函数的字典,如下所示:
```python
from your_module import dice_coef_loss
model.compile(loss=dice_coef_loss, optimizer='adam', metrics=[your_metric], custom_objects={'dice_coef_loss': dice_coef_loss})
```
请注意,在custom_objects字典中,键是自定义函数的名称,值是自定义函数对象。这样编译模型时就会将自定义函数正确地传递给模型。
ValueError: Unknown loss function: 'categorical_cross entropy'. Please ensure you are using a `keras.utils.custom_object_scope` and that this object is included in the scope.
这个错误通常是由于使用了自定义的损失函数,但是没有在代码中正确地定义它所引起的。你可以尝试使用 `keras.utils.custom_object_scope` 来解决这个问题。以下是一个示例代码:
```
from keras.utils import custom_object_scope
from keras.losses import categorical_crossentropy
with custom_object_scope({'categorical_crossentropy': categorical_crossentropy}):
# 在这里编写你的代码
```
在这个示例中,我们使用了 `custom_object_scope` 来定义了一个名为 `categorical_crossentropy` 的自定义损失函数。你需要将这个函数替换成你自己的自定义损失函数,然后将你的代码放在 `with custom_object_scope` 块中即可。
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