使用指标'acc‘和tf.keras.metrics.Accuracy()有什么区别？

使用指标'acc'和tf.keras.metrics.Accuracy()在功能上是相同的，都用于计算模型的准确率。然而，它们在使用方式上有一些区别。

'acc'是一个字符串指标，可以直接传递给模型的compile()函数来设置训练过程中的评估指标。例如：

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])

tf.keras.metrics.Accuracy()是一个类，需要实例化后才能使用。它提供了更多的灵活性，可以在训练过程中进行更多的操作，例如计算每个批次的准确率、计算加权准确率等。使用tf.keras.metrics.Accuracy()的示例代码如下：

accuracy = tf.keras.metrics.Accuracy()
accuracy.update_state(y_true, y_pred)
result = accuracy.result()

其中，y_true是真实标签，y_pred是模型的预测结果。通过调用update_state()方法更新准确率的计算，然后通过调用result()方法获取最终的准确率结果。

总结起来，'acc'是一种简单的字符串指标，适用于简单的模型评估，而tf.keras.metrics.Accuracy()是一个更灵活的类，适用于更复杂的准确率计算需求。