问题描述
它是一个图像分类器，我可以通过简单地对不同模型中的预测求平均来获得预测。
predictions1_val=model.predict(img_data_val)
predictions2_val=model2.predict(img_data_val)
predictions3_val=model3.predict(img_data_val)
predictions4_val=model4.predict(img_data_val)
predictions_val=(predictions1_val+predictions2_val+predictions3_val+predictions4_val)/4
prediction_class_index_val=np.argmax(predictions_val,axis=-1)
我怎样才能从这个predictions_val或prediction_class_index_val获得准确性？我无法进行model.evaluate，因为它只会使用一个模型。
img_data_val生成如下：
image_generator=tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1/255,validation_split=0.2)
img_data_val=image_generator.flow_from_directory('../input/MLChallenge/ML/Train',target_size=(224,224),subset='validation')
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
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