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

在Keras中，categorical_accuracy()是一个用于计算多分类模型准确度的函数。它是keras.metrics模块下的一个方法，可以用于评估分类模型在多个类别之间的准确度。

categorical_accuracy()函数的工作原理是，它将模型预测的概率分布和真实标签之间的差异进行比较，然后计算出预测准确的样本的比例。

这个函数的使用非常简单，下面是一个使用例子。

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.metrics import categorical_accuracy

# 创建一个虚拟的多分类模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))  # 10个类别

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

# 创建训练集和测试集
x_train = np.random.random((1000, 100))
y_train = np.random.randint(10, size=(1000, 1))
y_train = np.eye(10)[y_train].reshape(1000, 10)  # 将标签转换为独热编码形式

x_test = np.random.random((200, 100))
y_test = np.random.randint(10, size=(200, 1))
y_test = np.eye(10)[y_test].reshape(200, 10)

# fit模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))

# 使用evaluate函数计算准确度
_, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print('准确度:', accuracy)

在上面的例子中，我们首先创建了一个虚拟的多分类模型。接下来，我们使用compile()方法编译模型，并将categorical_accuracy作为度量指标传递给模型。然后，我们生成了一个虚拟的训练集和测试集进行训练和评估。

在fit()方法中，我们将训练数据（x_train和y_train）传递给模型进行训练，同时也传入了测试数据（x_test和y_test）进行验证。

最后，我们使用evaluate()函数计算模型在测试数据上的准确度，并将其打印出来。

需要注意的是，该函数返回两个值， 个值是损失（在这个例子中不用），第二个值是准确度。

总结一下，categorical_accuracy()是一个用于计算多分类模型准确度的函数。它可以非常方便地与Keras模型一起使用，并返回模型在给定数据集上的准确度值。