获取错误TypeError:无法解压缩不可迭代的浮点对象

Question

我想评估我的ML模型，我得到了这个错误：

TypeError:无法解压缩不可迭代的浮点对象

我的代码如下：

# mlp for the blobs multi-class classification problem with cross-entropy loss
from sklearn.datasets import make_blobs
from keras.layers import Dense
from keras.models import Sequential
from keras.optimizers import SGD
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from matplotlib import pyplot

# evaluate the model
_, train_acc = model.evaluate(trainX, trainY, verbose=2)
_, test_acc = model.evaluate(testX, testY, verbose=2)
print('Train: %.3f, Test: %.3f' % (train_acc, test_acc))

Answer 1

很可能您的模型没有精确的度量，而且model.evaluate()只返回损失。您可以检查如下所示的可用指标：

print(model.metrics_names)

而且可能它的输出只是['loss']，并且没有精确的度量，因为您没有在model.compile()上提供它。

因为它只是返回损失，所以您应该像下面这样修改这一行：

train_loss = model.evaluate(trainX, trainY, verbose=2)
test_loss = model.evaluate(testX, testY, verbose=2)

如果您想获得准确性，应该将其添加到您的模型编译中：

model.compile(loss='...',metrics=['accuracy'],optimizer='adam')
.
.
train_loss, train_acc = model.evaluate(trainX, trainY, verbose=2)
test_loss, test_acc = model.evaluate(testX, testY, verbose=2)