我正在尝试使用 TensorFlow 和 Keras 构建和训练一个简单的神经网络，但是我遇到了一个问题，即我在 model.compile 中指定的指标无法被正确识别。具体来说，

我正在尝试使用 TensorFlow 和 Keras 构建和训练一个简单的神经网络，但是我遇到了一个问题，即我在 model.compile 中指定的指标无法正确识别。

具体来说，在编译和训练模型后，当我打印指标和指标名称时，我看到的是 ['loss', 'compile_metrics']，而不是预期的指标 (['loss', 'accuracy', 'precision', 'recall'])。

这是我正在使用的代码

import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow import keras

# Create a simple model
def create_model():
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu', input_shape=(3,)),
        tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
    ])
    return model

# Test function to demonstrate `metrics` and `metrics_names`
def test_metrics_properties():
    # Create and compile the model
    model = create_model()
    model.compile(optimizer='adam',
                  loss=keras.losses.BinaryCrossentropy(),
                  metrics=[
                      tf.keras.metrics.BinaryAccuracy(name='accuracy'),
                      tf.keras.metrics.Precision(name='precision'),
                      tf.keras.metrics.Recall(name='recall')
                  ])

    # Check `metrics` and `metrics_names` before training
    print("Before training:")
    print("Metrics:", [m.name for m in model.metrics])
    print("Metrics names:", model.metrics_names)

    # Generate dummy data
    x = np.random.random((100, 3))
    y = np.random.randint(0, 2, size=(100, 1))

    # Train the model
    model.fit(x, y, epochs=5, verbose=0)

    # Check `metrics` and `metrics_names` after training
    print("\nAfter training:")
    print("Metrics:", [m.name for m in model.metrics])
    print("Metrics names:", model.metrics_names)

if __name__ == "__main__":
    test_metrics_properties()

这是我看到的输出：

/path/to/your/env/lib/python3.12/site-packages/keras/src/layers/core/dense.py:87：UserWarning：不要将 input_shape / input_dim 参数传递给层。使用顺序模型时，最好使用对象 Input(shape) 作为模型中的第一层。super()。 init (activity_regularizer=activity_regularizer, **kwargs)训练前：指标：['loss', 'compile_metrics']指标名称：['loss', 'compile_metrics']

训练后：指标：['loss'，'compile_metrics']指标名称：['loss'，'compile_metrics']

• 我已确保在编译方法中正确定义了指标。
• 对于我构建的其他神经网络模型，它有同样的问题，我可以访问训练历史中每个单独指标的值，但指标名称不是使用 model.metrics_name 的正确返回。