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 model.evaluate() 仅评估 32 个数据点，准确度为 75.52%。我还尝试了 100、50、20、10 和 1 的批量大小，但它没有覆盖所有数据点，但准确性保持不变。
您可以检查我的 Jupyter Notebook 文件是否实现 here
我无法理解我是否做错了什么，或者这是 Keras 的功能/错误。
请帮我做同样的事情。提前致谢。
PS:我尝试通过互联网和 StackExchange 搜索这个问题的答案，但没有找到任何答案。如果我的问题重复，请告诉我它的链接，我很乐意从这里删除这个问题!
最佳答案
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。您可以通过检查所有结果是否在 float32 精度(约为 1e-5 - 1e-7)范围内都相同来轻松检查。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。
关于python-3.x - Keras 中的 model.evaluate() 未覆盖所有数据点，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44384924/