TensorFlowలోని టెస్టింగ్ డేటాసెట్ని ఉపయోగించి శిక్షణ పొందిన మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని అంచనా వేయడానికి, అనేక దశలను అనుసరించాల్సి ఉంటుంది. ఈ ప్రక్రియలో శిక్షణ పొందిన మోడల్ను లోడ్ చేయడం, టెస్టింగ్ డేటాను సిద్ధం చేయడం మరియు ఖచ్చితత్వ మెట్రిక్ను లెక్కించడం వంటివి ఉంటాయి.
ముందుగా, శిక్షణ పొందిన మోడల్ను టెన్సర్ఫ్లో వాతావరణంలోకి లోడ్ చేయాలి. Keras APIతో రూపొందించబడిన మోడల్ల కోసం `tf.keras.models.load_model()` వంటి తగిన APIని ఉపయోగించడం ద్వారా ఇది చేయవచ్చు. ఈ ఫంక్షన్ డిస్క్ నుండి సేవ్ చేయబడిన మోడల్ను లోడ్ చేస్తుంది మరియు మూల్యాంకనం కోసం ఉపయోగించబడే TensorFlow మోడల్ ఆబ్జెక్ట్ను అందిస్తుంది.
తర్వాత, టెస్టింగ్ డేటాసెట్ను సిద్ధం చేయాలి. నిష్పాక్షిక మూల్యాంకనాన్ని నిర్ధారించడానికి టెస్టింగ్ డేటాసెట్ శిక్షణ డేటాసెట్ నుండి వేరుగా ఉండాలి. స్థిరత్వాన్ని కొనసాగించడానికి శిక్షణ డేటా వలె టెస్టింగ్ డేటాను ప్రీప్రాసెస్ చేయడం చాలా ముఖ్యం. ఇది స్కేలింగ్, సాధారణీకరణ లేదా ఏదైనా ఇతర అవసరమైన ప్రిప్రాసెసింగ్ దశలను కలిగి ఉండవచ్చు.
మోడల్ మరియు టెస్టింగ్ డేటా సిద్ధమైన తర్వాత, మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని అంచనా వేయవచ్చు. టెస్టింగ్ డేటా యొక్క క్లాస్ లేబుల్లను సరిగ్గా అంచనా వేసే విషయంలో మోడల్ ఎంత బాగా పని చేస్తుందో ఖచ్చితత్వ మెట్రిక్ కొలుస్తుంది. TensorFlowలో, మోడల్ వస్తువు యొక్క `మూల్యాంకనం()` పద్ధతిని ఉపయోగించడం ద్వారా దీనిని సాధించవచ్చు.
`మూల్యాంకనం()` పద్ధతి పరీక్ష డేటాను ఇన్పుట్గా తీసుకుంటుంది మరియు ఖచ్చితత్వంతో సహా మూల్యాంకన ఫలితాల జాబితాను అందిస్తుంది. ఖచ్చితత్వం సాధారణంగా 0 మరియు 1 మధ్య దశాంశ విలువగా సూచించబడుతుంది, ఇక్కడ 1 ఖచ్చితమైన ఖచ్చితత్వాన్ని సూచిస్తుంది. ఉదాహరణకి:
python # Load the trained model model = tf.keras.models.load_model('trained_model.h5') # Prepare the testing data x_test = ... y_test = ... # Evaluate the model results = model.evaluate(x_test, y_test) # Print the accuracy accuracy = results[1] print('Accuracy:', accuracy)
ఈ ఉదాహరణలో, పరీక్ష డేటా `x_test` మరియు `y_test`తో `మోడల్` ఆబ్జెక్ట్పై `మూల్యాంకనం()` పద్ధతిని పిలుస్తారు. `ఫలితాలు` వేరియబుల్ ఖచ్చితత్వంతో సహా మూల్యాంకన ఫలితాలను కలిగి ఉంటుంది. తదుపరి విశ్లేషణ కోసం ఖచ్చితత్వం ముద్రించబడుతుంది.
ప్రత్యేకంగా తరగతులు అసమతుల్యత లేదా తప్పుడు పాజిటివ్లు మరియు తప్పుడు ప్రతికూలతల ధర భిన్నంగా ఉన్నప్పుడు, మోడల్ పనితీరు యొక్క పూర్తి చిత్రాన్ని ఖచ్చితత్వం మాత్రమే అందించదని గమనించాలి. అటువంటి సందర్భాలలో, మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడానికి ఖచ్చితత్వం, రీకాల్ లేదా F1 స్కోర్ వంటి అదనపు మెట్రిక్లు మరింత సముచితంగా ఉండవచ్చు.
TensorFlowలోని టెస్టింగ్ డేటాసెట్ని ఉపయోగించి శిక్షణ పొందిన మోడల్ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని అంచనా వేయడానికి, మోడల్ను లోడ్ చేయాలి, టెస్టింగ్ డేటాను సిద్ధం చేయాలి మరియు ఖచ్చితత్వ మెట్రిక్ని గణించడానికి `మూల్యాంకనం()` పద్ధతిని ఉపయోగించాలి.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు టెన్సార్ ఫ్లోతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్:
- కెరాస్ TFlearn కంటే మెరుగైన డీప్ లెర్నింగ్ టెన్సర్ఫ్లో లైబ్రరీనా?
- TensorFlow 2.0 మరియు తర్వాతి కాలంలో, సెషన్లు నేరుగా ఉపయోగించబడవు. వాటిని ఉపయోగించడానికి ఏదైనా కారణం ఉందా?
- ఒక హాట్ ఎన్కోడింగ్ అంటే ఏమిటి?
- SQLite డేటాబేస్కు కనెక్షన్ని ఏర్పాటు చేయడం మరియు కర్సర్ ఆబ్జెక్ట్ను సృష్టించడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటి?
- చాట్బాట్ డేటాబేస్ నిర్మాణాన్ని సృష్టించడం కోసం అందించిన పైథాన్ కోడ్ స్నిప్పెట్లో ఏ మాడ్యూల్స్ దిగుమతి చేయబడ్డాయి?
- చాట్బాట్ కోసం డేటాబేస్లో నిల్వ చేస్తున్నప్పుడు డేటా నుండి మినహాయించబడే కొన్ని కీలక-విలువ జంటలు ఏమిటి?
- డేటాబేస్లో సంబంధిత సమాచారాన్ని నిల్వ చేయడం పెద్ద మొత్తంలో డేటాను నిర్వహించడంలో ఎలా సహాయపడుతుంది?
- చాట్బాట్ కోసం డేటాబేస్ సృష్టించడం వల్ల ప్రయోజనం ఏమిటి?
- చాట్బాట్ యొక్క అనుమితి ప్రక్రియలో చెక్పాయింట్లను ఎంచుకోవడం మరియు బీమ్ వెడల్పు మరియు ఇన్పుట్కు అనువాదాల సంఖ్యను సర్దుబాటు చేసేటప్పుడు కొన్ని పరిగణనలు ఏమిటి?
- చాట్బాట్ పనితీరులో బలహీనతలను నిరంతరం పరీక్షించడం మరియు గుర్తించడం ఎందుకు ముఖ్యం?
TensorFlowతో EITC/AI/DLTF డీప్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి