Модель Keras Resnet Trains, но не оценивает ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь использовать реализацию Keras Resnet50 и адаптировать его для работы на наборе данных крошечных имагенет из HuggingFace. Этот пользователь делает пользовательскую модель с нуля, поэтому комментарии предлагают вручную переопределить функцию test_step, чтобы решить проблему, которую я не смог сделать.from tensorflow.keras.applications.resnet import ResNet50, preprocess_input
class ResNet_Interface:
def __init__(self, incoming_data_shape):
self.incoming_data_shape = incoming_data_shape
self.model = ResNet50(input_shape=self.incoming_data_shape,
include_top=True,
weights=None, classes=200)
self.model.trainable = True
self.pre_process = preprocess_input

def get_model(self):
return self.model
< /code>
Вот код для того, как я обучаю и оцениваю ту же модель: < /p>

def evaluate_model_imagenet(dataset, resnet_interface):

model = resnet_interface.get_model()
pre_process = resnet_interface.pre_process

opt = Adam()

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=opt, metrics=['accuracy'])

score = model.fit(pre_process(dataset['x_train']), dataset['y_train'],
batch_size=64,
epochs=1,
verbose=2,
validation_data=(pre_process(dataset['x_val']), dataset['y_val']))

test_score = model.evaluate(data_process(dataset['x_test']), verbose=2)
< /code>
Это образец вывода, демонстрирующий проблему: < /p>
1563/1563 - 227s - loss: 5.0075 - accuracy: 0.0418 - val_loss: 4.5963 - val_accuracy: 0.0833 - 227s/epoch - 145ms/step
94/94 - 1s - loss: 0.0000e+00 - accuracy: 0.0000e+00 - 569ms/epoch - 6ms/step
< /code>
Я использую Python 3.8.12 и Tensorflow 2.9.1 < /p>
Вы знаете, что вызывает это и как я могу это исправить? Я очень смущен тем, почему модель оценивается без ошибок, но создает этот странный выход

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/797 ... t-evaluate