python关键字evaluate_python – Keras中的model.evaluate()返回了什么值？

引自

evaluate() method documentation：

Returns

Scalar test loss (if the model has a single output and no metrics) or

list of scalars (if the model has multiple outputs and/or metrics).

The attribute model.metrics_names will give you the display labels

for the scalar outputs.

因此,您可以使用模型的metrics_names属性来查找每个值对应的内容.例如：

from keras import layers

from keras import models

import numpy as np

input_data = layers.Input(shape=(100,))

out_1 = layers.Dense(1)(input_data)

out_2 = layers.Dense(1)(input_data)

model = models.Model(input_data, [out_1, out_2])

model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=['mae'])

print(model.metrics_names)

输出以下内容：

['loss', 'dense_1_loss', 'dense_2_loss', 'dense_1_mean_absolute_error',

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