计算多类别分类模型准确度的Keras.metrics中的categorical_accuracy()函数

在Keras中，categorical_accuracy()是一种用于计算多类别分类模型准确度的度量标准。该函数计算的是预测类别和真实类别之间的匹配情况，返回一个准确度的分数。

在使用categorical_accuracy()函数之前，我们首先需要了解如何构建一个多类别分类模型。下面是一个简单的例子，展示了如何使用Keras构建一个多类别分类模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建一个序贯模型
model = Sequential()

# 添加一个全连接层作为模型的输入
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))

# 添加一个输出层，输出的类别数为10
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['categorical_accuracy'])

在上面的示例中，我们首先创建一个序贯模型，然后使用add()方法添加一个全连接层作为模型的输入，激活函数为ReLU，输入维度为100。接着，我们再添加一个输出层，激活函数为softmax，输出的类别数为10。最后，我们使用compile()函数编译模型，指定优化器为rmsprop，损失函数为categorical_crossentropy（交叉熵），并且使用categorical_accuracy作为度量标准。

一旦我们构建好了模型，就可以使用它进行训练和评估。下面是一个用于训练和评估模型的示例代码：

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 评估模型
score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=32)

# 打印模型的准确度
print('Test accuracy:', score[1])

在上面的示例中，我们使用fit()函数来训练模型。该函数接受训练数据集X_train和对应的标签y_train，并指定了训练的轮数（epochs）和批大小（batch_size）。训练完成后，我们可以使用evaluate()函数来评估模型的性能。该函数接受测试数据集X_test和对应的标签y_test，并返回一个包含损失和度量标准的列表。在这里，我们可以通过索引1来获取准确度的分数，并将其打印出来。

总结起来，categorical_accuracy()函数可以用于计算多类别分类模型的准确度。要使用该函数，我们需要先构建一个多类别分类模型，并指定该函数作为度量标准。然后，我们可以使用fit()函数来训练模型，并使用evaluate()函数来评估模型的性能。通过索引1，我们可以获取到准确度的分数，并进行打印或其他处理。