R keras初学者问题predict_classes答案

【问题标题】：R keras Beginner Question predict_classesR keras初学者问题predict_classes
【发布时间】：2022-11-19 12:55:48
【问题描述】：

我以前没有使用 Tensorflow 或 Keras 的经验。我正在尝试按照教程https://tensorflow.rstudio.com/tutorials/beginners/

library(keras)


mnist <- dataset_mnist()
mnist$train$x <- mnist$train$x/255
mnist$test$x <- mnist$test$x/255

model <- keras_model_sequential() %>% 
  layer_flatten(input_shape = c(28, 28)) %>% 
  layer_dense(units = 128, activation = "relu") %>% 
  layer_dropout(0.2) %>% 
  layer_dense(10, activation = "softmax")

summary(model)

model %>% 
  compile(
    loss = "sparse_categorical_crossentropy",
    optimizer = "adam",
    metrics = "accuracy"
  )

#Note that compile and fit (which we are going to see next) modify the model object in place, unlike most R functions.

model %>% 
  fit(
    x = mnist$train$x, y = mnist$train$y,
    epochs = 5,
    validation_split = 0.3,
    verbose = 2
  )

predictions <- predict(model, mnist$test$x)
head(predictions, 2)

class_predictions <- predict(model, mnist$test$x) %>% k_argmax()
class_predictions

predict_classes 已弃用。 k_armax() 被宣传为错误中的替代方法。但是我不知道如何将预测的类（在本例中为数字 0-9）作为向量在 confusionMatrix 中使用它，就像其他 R 模型一样。任何帮助，将不胜感激。

【问题讨论】：

请选择一个真正描述您的问题的标题。

标签： r tensorflow keras

【解决方案1】：

对于此问题，以下代码有效

predictions <- predict(model, mnist$test$x)
pred_digits <- apply(predictions, 1, which.max) -1
confusionMatrix(as.factor(pred_digits), as.factor(mnist$test$y))

但是，我仍然认为 predict_classes 已被弃用而没有替换，这很奇怪。到目前为止我看过的所有教程都使用它。

【讨论】：

【解决方案2】：

predict() %>% k_argmax() 返回一个 Tensor 对象。要复制 predict_classes() 的结果，您要做的是将该 Tensor 对象转换为向量。你可以这样做：

class_predictions <- predict(model, mnist$test$x) %>% k_argmax() %>% as.vector()

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【讨论】：