如何从 Tensorflow 中预取的数据集中提取类以获得混淆矩阵

2023-11-21

我试图使用以下代码为图像分类器绘制混淆矩阵,但收到错误消息:“PrefetchDataset”对象没有属性“classes”

Y_pred = model.predict(validation_dataset)
y_pred = np.argmax(Y_pred, axis=1)

print('Confusion Matrix')
print(confusion_matrix(validation_dataset.classes, y_pred)) # ERROR message generated

PrefetchDataset' 对象没有属性 'classes'


此代码将与打乱的 tf.data.Dataset 一起使用

y_pred = []  # store predicted labels
y_true = []  # store true labels

# iterate over the dataset
for image_batch, label_batch in dataset:   # use dataset.unbatch() with repeat
   # append true labels
   y_true.append(label_batch)
   # compute predictions
   preds = model.predict(image_batch)
   # append predicted labels
   y_pred.append(np.argmax(preds, axis = - 1))

# convert the true and predicted labels into tensors
correct_labels = tf.concat([item for item in y_true], axis = 0)
predicted_labels = tf.concat([item for item in y_pred], axis = 0)
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