Точность тестирования модели графика при загрузке модели с использованием load_model

Question

Я пытаюсь построить точность тестирования для модели, которая вызывается с использованием tf.keras.models.load_model (я изначально сохранил модель в виде файла .h5 после получения удовлетворительных результатов в точности обучения и проверки).

Во время обучения и проверки я использовал следующие коды для определения точности обучения и проверки:

epoch_list2 = list(range(1, len(hist2.history['acc']) + 1))
plt.plot(epoch_list2, hist2.history['acc'], epoch_list2, hist2.history['val_acc'])
plt.legend(("Training Accuracy", "Validation Accuracy"))
plt.show()

Однако, когда я сейчас вызываю модель, чтобы проверить ее на невидимых данных (для демонстрационных целей), яЯ использую следующие коды, чтобы сначала загрузить модель, затем оценить данные теста и, наконец, вычислить точность:

# Load the model
from keras.models import load_model
model = load_model('/home/ubuntu/CNN_Model.h5')
print(model.summary())

# Use model.evaluate:
test_score = model.evaluate(testset, labels, verbose = 0)
print("Accuracy: %.2f%%" % (test_score[1]*100))

Как мне теперь построить график точности тестирования и можно ли построить все три(то есть результаты обучения, проверки и тестирования) на том же графике при загрузке модели ?

Заранее спасибо!

Абхай.

EDIT

Итак, после поиска в стеке я нашел ссылку , которая помогает сначала сохранить историю тренировок и загрузить ее обратно.Разобравшись с этим, как мне теперь отобразить результаты обучения, проверки и тестирования на одном графике?

Answer 1

Я думаю, что вы могли бы сделать, чтобы сохранить history.history ['val_acc'], history.history ['train_acc'] в отдельный файл .csv. И после того, как вы загрузите модель и получите точность тестовых данных, вы строите их вместе на графике, где test_accuracy, конечно же, является просто точкой на графике, обязательно используйте "maker" на графике.