如何在keras中使用valuate_generator？

Question

当我训练了一个模型并将参数保存为hdf5文件后，我尝试在test_dataset上评估该模型的性能，但是如果我将metrics设置为，则model.compile param metrics存在问题。

model.compile(optimizer=adam,
              loss=losses.sparse_categorical_crossentropy,
              metrics=[cus_acc, miou])  

它将发生错误，如下所示：

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: assertion failed: [`labels` out of bound] [Condition x < y did not hold element-wise:] [x (metrics/cus_acc/confusion_matrix/control_dependency:0) = ] [107 118 135...] [y (metrics/cus_acc/confusion_matrix/Cast_2:0) = ] [2]  [[Node: metrics/cus_acc/confusion_matrix/assert_less/Assert/AssertGuard/Assert = Assert[T=[DT_STRING, DT_STRING, DT_STRING, DT_INT64, DT_STRING, DT_INT64], summarize=3, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"](metrics/cus_acc/confusion_matrix/assert_less/Assert/AssertGuard/Assert/Switch/_3827, metrics/cus_acc/confusion_matrix/assert_less/Assert/AssertGuard/Assert/data_0, metrics/cus_acc/confusion_matrix/assert_less/Assert/AssertGuard/Assert/data_1, metrics/cus_acc/confusion_matrix/assert_less/Assert/AssertGuard/Assert/data_2, metrics/cus_acc/confusion_matrix/assert_less/Assert/AssertGuard/Assert/Switch_1/_3829, metrics/cus_acc/confusion_matrix/assert_less/Assert/AssertGuard/Assert/data_4, metrics/cus_acc/confusion_matrix/assert_less/Assert/AssertGuard/Assert/Switch_2/_3831)]]

请注意，已经定义了优化程序adam ， cus_acc和miou是自定义指标。 如果删除有效的指标，那么我认为其中一定有问题， miou和cus_acc都由confusion_matrix计算。
我的问题是，如果可以提供最佳示例代码，那么会导致错误发生的原因是什么，以及如何使用valuate_generator来评估keras中的模型性能〜
任何帮助，将不胜感激。 提前致谢。 ：d

Answer 1

已解决。
创建confusion_matrix时发生错误， nb_classes即0、1、2）必须与ground-truth 0、1、2中的标签匹配。例如，地面真相未经过预处理，像素值为0、127， 255。然后将发生InvalidArgumentError: assertion failed 。
使我的代码出错的原因不是由于自定义指标，而是当我为ground-truth创建data_generator时， param directory设置为images 。