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NNモデルの評価値をもう一度計算⇒成功 (必要部分だけ抜粋したコードをもう一度書く)

投稿者: Simon.P.G.

抜粋したコードで評価 Iterator⇒成功

In [56]:
my_net = MLP()
serializers.load_npz('my_mnist.model', my_net)
In [57]:
train_iter = iterators.SerialIterator(train_val, batchsize)

x, t = concat_examples(train_iter.next(), gpu_id)

with chainer.using_config('train', False), chainer.using_config('enable_backprop', False):
    y = net(x)

accuracy = F.accuracy(y, t)
print(accuracy.array)

0.984375

抜粋したコードで評価 画像1枚⇒成功

In [59]:
x, t = test[random.randint(0, len(test))]

x = infer_net.xp.asarray(x[None, ...])
with chainer.using_config('train', False), chainer.using_config('enable_backprop', False):
    y = infer_net(x)
y = y.array

print(y)
print(y.argmax(axis=1)[0], t)

[[ -0.13074946  -3.27831101  14.03434944   4.3200264   -9.22432804
   -6.01922178  -2.87043834   2.02360749   2.82882977  -7.29210377]]
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