keras自定义回调函数查看训练的loss和accuracy方式

下面是关于“Keras自定义回调函数查看训练的loss和accuracy方式”的完整攻略。

Keras自定义回调函数

在Keras中，我们可以使用自定义回调函数来监控模型的训练过程。自定义回调函数可以在每个epoch结束时执行一些操作，例如保存模型、记录训练过程中的loss和accuracy等。下面是一个详细的攻略，介绍如何使用自定义回调函数来查看训练的loss和accuracy。

示例说明

示例1：自定义回调函数查看训练的loss和accuracy

from keras.callbacks import Callback

class LossHistory(Callback):
    def on_train_begin(self, logs={}):
        self.losses = []
        self.accuracy = []

    def on_batch_end(self, batch, logs={}):
        self.losses.append(logs.get('loss'))
        self.accuracy.append(logs.get('accuracy'))

history = LossHistory()
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, callbacks=[history])
print(history.losses)
print(history.accuracy)

在这个示例中，我们定义了一个自定义回调函数LossHistory，该函数可以在每个batch结束时记录loss和accuracy。我们使用了on_train_begin方法来初始化losses和accuracy。我们使用了on_batch_end方法来记录loss和accuracy。我们使用了fit方法来训练模型，并将自定义回调函数history传递给callbacks参数。我们使用了losses和accuracy属性来查看训练过程中的loss和accuracy。

示例2：使用TensorBoard可视化训练过程

from keras.callbacks import TensorBoard

tensorboard = TensorBoard(log_dir='./logs', histogram_freq=0, write_graph=True, write_images=False)
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, callbacks=[tensorboard])

在这个示例中，我们使用了TensorBoard回调函数来可视化训练过程。我们使用了log_dir参数来指定TensorBoard日志文件的保存路径。我们使用了histogram_freq参数来指定记录直方图的频率。我们使用了write_graph参数来指定是否记录模型图。我们使用了write_images参数来指定是否记录图像。

总结

在Keras中，我们可以使用自定义回调函数来监控模型的训练过程。自定义回调函数可以在每个epoch结束时执行一些操作，例如保存模型、记录训练过程中的loss和accuracy等。我们可以使用on_train_begin方法来初始化变量。我们可以使用on_batch_end方法来记录loss和accuracy。我们可以使用fit方法来训练模型，并将自定义回调函数传递给callbacks参数。我们可以使用TensorBoard回调函数来可视化训练过程。