keras中的History对象用法

下面是关于“Keras中的History对象用法”的完整攻略。

Keras中的History对象

在Keras中，我们可以使用fit()函数训练模型。在训练模型时，我们可以使用callbacks参数来指定回调函数。其中，History()是一个回调函数，它可以记录模型的训练历史。在训练模型后，我们可以使用History对象来查看模型的训练历史。下面是一个示例说明，展示如何使用History对象。

示例1：使用History对象

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.callbacks import History

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 定义回调函数
history = History()

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=32, callbacks=[history])

# 查看训练历史
print(history.history.keys())
print(history.history['accuracy'])

在这个示例中，我们定义了一个简单的神经网络模型。我们使用compile()函数编译模型。我们使用History()函数定义回调函数。我们使用fit()函数训练模型，并将history作为回调函数传递给callbacks参数。我们使用history.history.keys()函数查看训练历史的键。我们使用history.history['accuracy']函数查看训练历史的准确率。

示例2：使用History对象绘制训练历史曲线

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制训练历史曲线
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.title('Model Accuracy')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.show()

在这个示例中，我们使用matplotlib.pyplot库绘制训练历史曲线。我们使用plot()函数绘制训练历史曲线。我们使用title()函数设置图表标题。我们使用ylabel()函数设置y轴标签。我们使用xlabel()函数设置x轴标签。我们使用show()函数显示图表。

总结

在Keras中，我们可以使用History()函数定义回调函数。我们可以使用fit()函数训练模型，并将history作为回调函数传递给callbacks参数。我们可以使用history.history.keys()函数查看训练历史的键。我们可以使用history.history['accuracy']函数查看训练历史的准确率。我们可以使用matplotlib.pyplot库绘制训练历史曲线。我们可以使用plot()函数绘制训练历史曲线。我们可以使用title()函数设置图表标题。我们可以使用ylabel()函数设置y轴标签。我们可以使用xlabel()函数设置x轴标签。我们可以使用show()函数显示图表。