Python中使用Keras.metrics的categorical_accuracy()函数来计算分类模型的分类准确率

Keras 是一个流行的深度学习框架，提供了丰富而强大的功能来构建和训练神经网络模型。其中的 metrics 模块提供了多种评估指标，用于评估模型的性能。其中一个常用的指标是 categorical_accuracy()，用于计算分类模型的分类准确率。

categorical_accuracy() 是 Keras.metrics 模块中的一个函数，用于计算模型的分类准确率。该函数计算的是预测值与真实标签之间的一致性。它接受两个参数：y_true 和 y_pred。y_true 是一个用于表示真实标签的张量，y_pred 是一个表示预测值的张量。这两个张量的形状应该相同。

下面我们来看一个使用 categorical_accuracy() 函数计算分类准确率的例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 创建一个虚拟的分类模型预测张量
y_true = tf.constant([0, 1, 2, 3, 4])
y_pred = tf.constant([0, 1, 2, 3, 5])

# 使用 categorical_accuracy() 函数计算分类准确率
accuracy = keras.metrics.categorical_accuracy(y_true, y_pred)

# 输出分类准确率
print(accuracy)

这个例子中，我们创建了两个张量 y_true 和 y_pred，分别表示真实标签和预测值。然后，我们使用 categorical_accuracy() 函数计算分类准确率，并将结果保存在 accuracy 变量中。最后，我们打印出分类准确率。

在这个例子中，分类准确率为 0.8。这意味着有 80% 的预测值与真实标签相匹配。

需要注意的是，categorical_accuracy() 函数通常用于多类别分类问题，其中标签采用 one-hot 编码的形式。在这种情况下，预测值和真实标签的形状应该相同，并且它们应该具有相同的维度数。如果两个张量的形状不同，函数将会引发一个异常。

除了用于评估模型的分类准确率，Keras.metrics 模块还提供了其它常用的指标函数，如 binary_accuracy()、top_k_categorical_accuracy() 等，可以根据具体的需求选择合适的指标来评估模型的性能。

总结起来，Python 中使用 Keras.metrics 的 categorical_accuracy() 函数可以很方便地计算分类模型的分类准确率。这个函数接受两个参数，即预测值和真实标签，根据它们的一致性计算分类准确率。使用这个函数可以评估模型的性能并调整模型的参数以获得更好的分类结果。