调用keras自定义指标进行预测

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

class CustomMetric(keras.metrics.Metric):
    def __init__(self, name='custom_metric', **kwargs):
        super(CustomMetric, self).__init__(name=name, **kwargs)
        self.true_positives = self.add_weight(name='tp', initializer='zeros')
        self.false_positives = self.add_weight(name='fp', initializer='zeros')

    def update_state(self, y_true, y_pred, sample_weight=None):
        # 自定义指标的计算逻辑
        # 根据预测结果和真实标签更新指标的状态
        # 例如，计算真正例和假正例的数量
        self.true_positives.assign_add(tf.reduce_sum(tf.round(tf.clip_by_value(y_true * y_pred, 0, 1))))
        self.false_positives.assign_add(tf.reduce_sum(tf.round(tf.clip_by_value((1 - y_true) * y_pred, 0, 1))))

    def result(self):
        # 自定义指标的计算逻辑
        # 根据状态计算指标的结果
        # 例如，计算准确率
        return self.true_positives / (self.true_positives + self.false_positives)

    def reset_states(self):
        # 重置指标的状态
        self.true_positives.assign(0)
        self.false_positives.assign(0)

# 创建模型
model = keras.Sequential([...])

# 编译模型并指定自定义指标
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=[CustomMetric()])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 在验证集上评估模型性能
model.evaluate(x_val, y_val)

# 在测试集上进行预测并使用自定义指标评估性能
predictions = model.predict(x_test)
custom_metric = CustomMetric()
custom_metric.update_state(y_test, predictions)
result = custom_metric.result()