如何在keras中使用evaluate_generator？答案

【问题标题】：How to use evaluate_generator in keras?如何在keras中使用evaluate_generator？
【发布时间】：2019-01-07 13:34:52
【问题描述】：

当我训练了一个模型并将参数保存为 hdf5 文件，然后我尝试在test_dataset 上评估模型的性能，但如果我设置了model.compile 的param metrics 有问题metrics 为

model.compile(optimizer=adam,
              loss=losses.sparse_categorical_crossentropy,
              metrics=[cus_acc, miou])

会出现如下错误：

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: assertion failed: [`labels` out of bound] [Condition x < y did not hold element-wise:] [x (metrics/cus_acc/confusion_matrix/control_dependency:0) = ] [107 118 135...] [y (metrics/cus_acc/confusion_matrix/Cast_2:0) = ] [2]  [[Node: metrics/cus_acc/confusion_matrix/assert_less/Assert/AssertGuard/Assert = Assert[T=[DT_STRING, DT_STRING, DT_STRING, DT_INT64, DT_STRING, DT_INT64], summarize=3, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"](metrics/cus_acc/confusion_matrix/assert_less/Assert/AssertGuard/Assert/Switch/_3827, metrics/cus_acc/confusion_matrix/assert_less/Assert/AssertGuard/Assert/data_0, metrics/cus_acc/confusion_matrix/assert_less/Assert/AssertGuard/Assert/data_1, metrics/cus_acc/confusion_matrix/assert_less/Assert/AssertGuard/Assert/data_2, metrics/cus_acc/confusion_matrix/assert_less/Assert/AssertGuard/Assert/Switch_1/_3829, metrics/cus_acc/confusion_matrix/assert_less/Assert/AssertGuard/Assert/data_4, metrics/cus_acc/confusion_matrix/assert_less/Assert/AssertGuard/Assert/Switch_2/_3831)]]

注意优化器 adam 已定义，cus_acc 和 miou 是自定义指标。如果删除它起作用的指标，那么我认为它一定有问题，miou 和cus_acc 都是由confusion_matrix 计算的。
我的问题 是什么使得出现错误以及如何在keras中使用evaluate_generator评估模型性能，如果能提供最好的示例代码~
任何帮助，将不胜感激。提前致谢。 :D

【问题讨论】：

标签： python-3.x keras deep-learning

【解决方案1】：

已经解决了。
创建confusion_matrix时出现错误，nb_classes即0,1,2必须匹配ground-truth0,1,2中的标签。例如，ground-truth没有预处理，像素的值为0， 127、255。然后会出现InvalidArgumentError: assertion failed。
使我的代码出错的原因不是自定义指标，而是当我为真实情况创建 data_generator 时，param directory 设置为与images 相同。

【讨论】：