keras中的val_loss是求平均值还是求和？
在Keras中，val_loss是指验证集上的损失值。具体来说，val_loss是通过计算验证集上每个样本的损失值，并将这些损失值求和后再除以验证集样本的总数得到的平均值。val_loss用于衡量模型在验证集上的性能，通常用于监控模型的训练过程，以便及时调整模型的参数或停止训练，以避免过拟合或欠拟合。
关于Keras中的val_loss，腾讯云提供了一系列与深度学习相关的产品和服务，其中包括AI引擎PAI和云服务器等。您可以通过访问腾讯云的官方网站了解更多关于这些产品和服务的详细信息：https://cloud.tencent.com/product/aiengine
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我正在使用Keras训练一个ANN。训练本身是由以下命令完成的： history=model.fit(x_train,y_train,batch_size=32,epochs=500,verbose=1,validation_split = 0.2 ) #train on the noise (not moshe)
fit=model.predict(x_test)
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss'] 我的问题是，val_loss是取误差的总和还是取平均值。
浏览 102提问于2019-02-14得票数 0
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我试图在keras中使用ModelCheckpoint回调。然而，它一直对我说，val_loss是不可用的。我在ModelCheckpoint的代码中添加了一个print语句来检查logs输入的内容。您确实可以看到字典中没有val_loss。
奇怪的是，在每个时代的末尾都正确地报告了val_loss，并且它存在于由model.fit生成的history对象中。显然，我提供了验证数据(否则，不能在每个时代结束时对val_loss进行评估)。
...
3/3 - 65s - loss: 0.2053 - **val_loss: 0.1153**
Epoch 2/45
logs={'batc
浏览 4提问于2020-02-20得票数 2
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3回答
如何绘制角膜实验的学习曲线？
、、、、
我正在使用keras训练RNN，并希望了解验证的准确性如何随数据集大小的变化而变化。Keras在其历史对象中有一个名为val_acc的列表，该列表在每个时代之后都会附加到相应的验证集精度()中。我希望获得运行的历元数的val_acc平均值，并根据各自的数据集大小绘制该值。
问题：如何检索val_acc列表中的元素并执行像numpy.mean(val_acc)这样的操作
编辑：如@runDOSrun所说，获取val_accs的平均值是没有意义的。让我集中精力获得最后的val_acc。
我尝试了@nemo的建议，但没有运气。这是我打印时得到的
model.fit(X_train, y_train
浏览 5提问于2016-06-06得票数 14
1回答
关于如何在Keras的多个输出中计算val_loss，我有一个问题。这是我代码的摘录。
nBatchSize = 200
nTimeSteps = 1
nInDims = 17
nHiddenDims = 10
nFinalDims = 10
nOutNum = 24
nTraLen = 300
nMaxEP = 20
nValLen = 50
sHisCSV = "history.csv"
oModel = Sequential()
oModel.add(Input(batch_input_shape=(nBatchS
浏览 2提问于2018-12-04得票数 1
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我对Keras很陌生，我用它来构建一个正常的神经网络来分类数字MNIST数据集。
在此之前，我已经将数据分成三部分: 55000用于训练，5000用于评估，10000用于测试，我还缩小了像素密度(除以255.0)。
我的模型看起来是这样的：
model = keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.Flatten(input_shape=[28,28]))
model.add(keras.layers.Dense(100, activation='relu'))
model.add(keras.layers.Dense(1
浏览 6提问于2020-02-11得票数 0
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当我试图使用keras构建一个简单的自动编码器时，我在keras和tf.keras之间发现了一些奇怪的东西。
tf.__version__
2.2.0
(x_train,_), (x_test,_) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.
x_train = x_train.reshape((len(x_train), 784))
x_test = x
浏览 3提问于2020-05-27得票数 3
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简单的二进制分类示例任务。功能是二维数组，值为-1,1。(数据集来自来自make_circles的sklearn.datasets)
我的模特：
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(6,
activation= tf.keras.activations.sigmoid,
input_shape=(2,),
ker
浏览 3提问于2021-08-09得票数 1
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在使用model.fit()时，keras如何计算验证指标？我找到了答案，但我仍然对以下行为感到困惑。
下面是一个简单的tensorflow教程：
# define model
inputs = tf.keras.Input(shape=(784,), name='digits')
x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', name='dense_1')(inputs)
x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', name
浏览 0提问于2020-03-24得票数 0
如果您查看代码片段，我们将使用相同的代码进行多次运行，每次运行时间为2000次，并且不需要退出以避免随机掉落和随机权重选择。
但是，在每次跑步之后，我们还是得到了不同的结果。我们检查了初始的权重，它们对于每一次运行都是相同的，即在运行开始时。
在每一轮比赛中，我们都看到了不同的结果。下面显示的输出显示，val_loss直到最后一个时代才开始改善。
Epoch 00000: val_loss did not improve
3s - loss: 0.0251 - val_loss: 0.0276
1994
--
Epoch 00000: val_loss did not improve
3s -
浏览 0提问于2019-04-09得票数 0
1回答
模型的早期停止和最终损失或权重
、、、、
在深层模型中，我在Keras中使用了如下所示的早期停止技术：
from keras.callbacks import EarlyStopping
early_stopping = [EarlyStopping(monitor='val_loss',
min_delta=0,
patience=2,
verbose=2, mode='auto')]
model.fit(train_x, train_y, b
浏览 0提问于2018-08-28得票数 3
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奇怪的验证损失和准确性
、、、、
我试着用MLP来分类。下面是模型的样子。
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.utils import np_utils
model = Sequential()
model.add(Dense(256, activation='relu', input_dim=400))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(256, activation='relu'
浏览 4提问于2017-10-22得票数 0
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目前，我正试图获得每批数据的丢失和准确性，以便对我的Keras模型进行培训和验证。我成功地做到了这样做的损失和准确性的培训，但正在遇到问题时，试图获得等效的验证损失和准确性。
我把这个作为我工作的基础，并为我的应用程序稍微修改了代码。问题的是，我只收到一个'None‘值的列表。
我创建了自己的LossHistory类，如下所示。我希望能够得到每一批的指标，然后是每一个时代。
class LossHistory(keras.callbacks.Callback):
def on_train_begin(self, logs={}):
self.history =
浏览 1提问于2022-10-22得票数 0
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2回答
为什么我的CNN不训练
、、、
嗨，我试着训练CNN来区分狗和猫的图片。不管我如何改变架构，它似乎都学不到任何东西。我使用了以下代码来创建数据集：
train_generator = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
G:/Dogs_cats/Train',
labels="inferred",
label_mode="binary",
class_names=None,
color_mode="rgb",
batch_size=150,
im
浏览 0提问于2021-02-20得票数 0
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1回答
我使用的是具有自定义丢失函数的keras，如下所示：
def custom_fn(y_true, y_pred):
# changing y_true, y_pred values systematically
return mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred)
然后我给model.compile(loss=custom_fn)和model.fit(X, y,..validation_data=(X_val, y_val)..)打电话
然后，Keras将在模型历史记录中保存loss和val_loss。作为一个健全检查，当模型完
浏览 0提问于2020-08-18得票数 7
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这是我为情绪分析模型所做的十个时代的训练日志：
Train on 5487 samples, validate on 610 samples
Epoch 1/10
5487/5487 [==============================] - 23s 4ms/sample - loss: 1.4769 - accuracy: 0.5216 - val_loss: 2.4135 - val_accuracy: 0.6164
Epoch 2/10
5487/5487 [==============================] - 19s 3ms/sample - loss: 7.5
浏览 0提问于2020-05-01得票数 2
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Tensorflow版本2.1
请参阅colab笔记本以复制问题：
当训练损失下降时，val_loss不会改变，尽管这是完全相同的数据。
对2个样本进行训练，在2个样本上验证
2/2 ============================== - 3s -2s/样品损耗: 0.4630 - val_loss: 302.4763
2/30 2/2 ============================== -1s -457 1s/样品损耗: 0.8565 - val_loss: 496.9578
3/30 2/2 ============================== - 1s -4
浏览 4提问于2020-02-03得票数 0
我在带有patience=2的回调中使用EarlyStopping在keras中训练了一个模型
model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=validation_split,
callbacks= [keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=0, patience=2, verbose=0, mode='min'), keras.callbacks.Mode
浏览 1提问于2020-11-26得票数 1
1回答
我正在训练一个用于密码预测的回归模型，而这个模型并不是学习。
当我对我的模型进行训练时，比如01-01-2021年到01-01-2022年，我将数据集分割成一个训练和验证数据集(启用了洗牌)，学习进行得非常顺利。然而，这种方法在评估其他时间段时效果不佳。所以现在我使用不同的时间段来进行培训和验证数据。由于这种不同的方法，模型不再学习。训练数据集有995694个观测值。训练数据集和测试数据集都来自相同的功能，并且都进行了同样的预处理。我已经试验了不那么复杂的模型，模型参数，学习率，归一化和不同的特性。
有人知道我可以尝试什么或者我做错了什么吗？还是某种编码错误？或者说有人有任何正常化的想法？
这
浏览 0提问于2022-02-07得票数 0
房价-高级回归，这是代码：
model = keras.models.Sequential([keras.layers.Flatten(input_shape=[76,1])])
for _ in range(20):
model.add(keras.layers.BatchNormalization())
model.add(keras.layers.Activation('selu'))
model.add(keras.layers.Dense(100, activation='relu'))
model.add(keras.laye
浏览 11提问于2022-08-20得票数 1
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我在cifar-10数据集上尝试了一个神经网络，但是当我在笔记本电脑上使用GTX 1650时，训练输出了模型的cost的nan。
我试图用平均值为0和标准差为1的tf.keras.layers.Normalization对数据进行规范化。我还尝试tf.keras.layers.Rescaling(1./255)获得0到1之间的值。我还添加了LossScaleOptimizer以防止下溢。我还在优化器中使用了clipnorm = 1来防止溢出。但上述任何一项都无助于解决这一问题。
但是，我将代码复制到colab，并使用了gpu运行时，并且在没有任何nan的情况下，cost的培训实际上是成功的。
浏览 12提问于2022-09-27得票数 0
2回答
每次角蛋白val_loss不同
、、、、
我是Keras的新手。我正在研究一个具有LSTM层的深度学习模型。
，但val_loss输出各不相同。
例如，这是我第一次运行输出：
Using TensorFlow backend.
Epoch 1/40
500/500 [==============================] - 10s 19ms/step - loss: 0.4310 - val_loss: 1.9291
Epoch 2/40
500/500 [==============================] - 8s 16ms/step - loss: 0.2082 - val_loss: 2.1047
Epoc
浏览 2提问于2020-06-30得票数 1
我一直在尝试使用keras进行图像分类，但是当我拟合测试和训练数据时，loss，val_loss是0，val_accuracy是静态值，不会随着每个时期的变化而变化。已经提供了下面的代码和终端输出。请帮帮我。谢谢 import numpy
import cv2
import tensorflow as tf
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
train_datagen = ImageDataGenerator(
rescale=1. / 255,
shear_range=0.2,
zoo
浏览 13提问于2021-04-20得票数 0
下面是我如何加载包含图像数据的两个文件夹的数据：
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
main_folder,
validation_split=0.1,
subset="training",
seed=123,
image_size=(dim, dim))
val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
main_folder,
validation_s
浏览 2提问于2021-02-25得票数 0
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当我使用Keras运行基本神经网络时，验证精度正在提高，但精度、损耗和val_loss主要是nan。
运行环境和其他信息
'2.4.0'TensorFlow版本：'2.3.0'OS: Ubuntu20.04.1 LTSGPU: Radeon 580 SeriesPython运行在木星笔记本(没有图书馆版本问题，我知道)
import tensorflow as tf
from tensorflow import *
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
from tensorflow.kera
浏览 15提问于2020-09-16得票数 0
1回答
我使用Keras来预测输出是1还是0。数据如下：
funded_amnt emp_length avg_cur_bal num_actv_rev_tl loan_status
10000 5.60088 19266 2 1
13750 5.60088 2802 6 0
26100 10.0000 19241 17
浏览 4提问于2020-02-20得票数 1
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1回答
我目前正在研究太阳能电池板的缺陷分类问题。这是一个多类分类问题。目前它有3个类。我已经完成了编码部分，但是我的准确率很低。如何提高我的准确率？
总训练图像- 900个测试/验证- 300个类别-3
我的代码如下-
import tensorflow as tf
import keras_preprocessing
from keras_preprocessing import image
from keras_preprocessing.image import ImageDataGenerator
TRAINING_DIR = "/content/drive/My Drive/so
浏览 0提问于2020-06-01得票数 0
1回答
我第一次使用Keras来解决一个回归问题。我设置了一个提前停止回调，使用patience=3监控val_loss (均方误差)。然而，即使val_loss在最后几个时期减少，训练也会停止。要么是我的代码中有bug，要么是我无法理解回调的真正含义。有人能理解这是怎么回事吗？我在下面提供了训练进度和模型构建代码。 正如你在下面看到的，训练在时代8停止了，但val_loss从时代6开始就一直在下降，我认为它应该继续运行。只有一次val_loss增加(从纪元5到6)，耐心是3。 Epoch 1/100
35849/35849 - 73s - loss: 11317667.0000 - val_los
浏览 33提问于2021-08-17得票数 0
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我有一个随机向量，有已知的pdf x，我试图预测一些行为y，我创建了一个包含(X，y)的数据集，其中X是VA X和y= (y1，y2)的D实现向量。也就是说，对于每个实例，我都有一个输入向量D和输出向量y。我试过：
from tensorflow import keras
model = keras.models.Sequential([
keras.layers.Dense(300, input_shape=(D,), activation="relu"),
keras.layers.Dense(300, input_shape=(D,), activation=&#
浏览 0提问于2019-06-07得票数 1
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1回答
我和CNN一起在Keras训练DNN。虽然，我可以根据EarlyStopping编写一个基于val_loss的标准，但是由于val_loss中的微小振荡，我想用n个耐心来监视过去n个时期的平均验证损失。
我怎么能在Keras做这件事？
浏览 0提问于2021-11-23得票数 0
2回答
Val_acc不会增加
、、、、
我试图用迁移学习mobilenetv2训练一个模型，但我的val精度在0,60左右停止增长。我试着训练我已经构建的顶层，在那之后我还试着训练一些mobilenets层。同样的结果。我怎么才能修复它？我不得不提一下，我是深度学习的新手，我不确定我构建的顶层是正确的。请随时纠正我。
IMAGE_SIZE = 224
BATCH_SIZE = 64
train_data_dir = "/content/FER2013/Training"
validation_data_dir = "/content/FER2013/PublicTest"
datagen = t
浏览 1提问于2020-08-29得票数 0
1回答
Keras VGG16验证精度低
、、、、
我用预先训练过的VGG16建立了一个非常简单的卷积神经网络。我正在使用口袋妖怪第一代数据集，其中包含149个不同类的10.000幅图像。我手动拆分了数据集，0.7用于培训，0.3用于不同目录中的验证。
问题是，我得到了很高的精度，但验证的准确性不是很高。
在下面的代码中，找到了最好的配置，使用Adam优化器，学习率为0.0001。
有人能建议我如何提高性能，避免过度适应吗？
代码：
import tensorflow as tf
import numpy as np
vgg_model = tf.keras.applications.VGG16(weights='imagenet&#
浏览 1提问于2019-10-16得票数 2
假设我通过“盗梦空间”转移学习。我增加了几层，并训练了一段时间。
下面是我的模型拓扑结构：
base_model = InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False)
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(1024, activation='relu', name = 'Dense_1')(x)
predictions = Dense(12, activation='softmax', na
浏览 1提问于2018-01-18得票数 12
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当我使用EarlyStopping回调时，Keras是将最佳模型保存为val_loss，还是将模型保存为save_epoch = val_loss + YEARLY_STOPPING_PATIENCE_EPOCHS的最佳时期？
如果是第二种选择，如何才能保存最佳模型？
下面是代码片段：
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=YEARLY_STOPPING_PATIENCE_EPOCHS)
history = model.fit_generator(
train_generator,
浏览 2提问于2018-03-22得票数 2
我正在使用Python中的Tensorflow/ Keras进行时间序列分析。整个LSTM模型看起来
model = keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.LSTM(25, input_shape = (1,1), activation = 'relu', dropout = 0.2, return_sequences = False))
model.add(keras.layers.Dense(1))
model.compile(optimizer = 'adam', loss = 'm
浏览 0提问于2019-02-14得票数 2
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我用Tensorflow和Keras学到了一些深度学习，所以我想做一些实际的实验。 我想用CAISAV5指纹数据集(总共20,000张指纹图像)训练一个模型，但在训练过程中，120个时期后训练准确率达到97%，而验证准确率保持在45%左右。结果如下： Epoch 109/200
150/150 [==============================] - 23s 156ms/step - loss: 0.6971 - accuracy: 0.9418 - val_loss: 4.1766 - val_accuracy: 0.4171
Epoch 110/200
150/150 [==
浏览 76提问于2020-07-29得票数 0
4回答
多工况下的早期停止
、、、、
我正在对推荐系统进行多类分类(项目推荐)，目前我正在使用sparse_categorical_crossentropy loss对我的网络进行培训。因此，通过监视我的验证损失( val_loss )来执行val_loss是合理的：
tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10)
就像预期的那样。然而，网络(推荐系统)的性能是由平均精度为10的指标来衡量的，并且在训练过程中作为一个度量被跟踪，如average_precision_at_k10。正因为如此，我还可以使用这样的度量来执行早期停止：
t
浏览 3提问于2020-10-27得票数 9
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我对机器学习非常陌生，这个模型应该区分岩石、纸和剪刀。
import tensorflow as tf
import zipfile, os
local_zip = 'rockpaperscissors.zip'
zip_ref = zipfile.ZipFile(local_zip, 'r')
zip_ref.extractall('/tmp')
zip_ref.close()
import splitfolders
base_dir = '/tmp/rockpaperscissors/rps-cv-images'
spli
浏览 0提问于2020-11-09得票数 1
4回答
Caffe不仅可以打印整体精度，还可以每类精度。
在Keras日志中，只有整体的准确性。对我来说，很难计算单独的类精度。
Epoch 168/200
0s - loss: 0.0495 - acc: 0.9818 - val_loss: 0.0519 - val_acc: 0.9796
Epoch 169/200
0s - loss: 0.0519 - acc: 0.9796 - val_loss: 0.0496 - val_acc: 0.9815
Epoch 170/200
0s - loss: 0.0496 - acc: 0.9815 - val_loss: 0.0514 - v
浏览 3提问于2017-08-29得票数 25
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在哪个TF/Keras文档中列出了监视器参数的所有可用字符串值及其解释？我看过"val_acc"，"val_loss“，但是其他的是什么？
例如，
tf.keras.callbacks.EarlyStopping(
monitor='val_loss', <------------
min_delta=0, patience=0, verbose=0,
mode='auto', baseline=None, restore_best_weights=False
)
浏览 0提问于2021-07-09得票数 0
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我想知道是否有一种方法可以在Keras ModelCheckpoint中更改ModelCheckpoint参数。我想做的是在每一个时代之后储蓄，但在第十个时代之后开始储蓄，而不是以前。所以我希望ModelCheckpoint在前10个时代是“非活动的”，在第10个时代之后，用save_freq='epoch'__变成“活动的”。
这样的事情能实现还是不可能？
我尝试了save_freq=batch_size if epoch<10 else 'epoch'，但是，正如预期的那样，epoch变量是未知的。在ModelCheckpoint中是否有一个“局部变量
浏览 4提问于2021-02-24得票数 0
我在keras中实现了一个自动编码器，它遵循基于全连接层(https://blog.keras.io/building-autoencoders-in-keras.html)的简单自动编码器中给出的步骤。 wiki_autoencoder.fit(wiki_train, wiki_train,
epochs=100,
batch_size=256,
shuffle=True,
validation_data=(wiki_test, wiki_test)) 在训练
浏览 69提问于2018-12-21得票数 4
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2回答
如何分别提高和降低模型精度和批量
、、、、
İ正在致力于图像数据集多类分类的迁移学习，该分类由12个类组成。因此，VGG19正在使用İ。然而，该模型的精度远远低于预期。İn加成训练和有效精度不提高。此外，İma还在努力减少批处理的大小，仍然是383。
我的代码：
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import shutil
import os
import glob as gb
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from z
浏览 7提问于2021-06-10得票数 0
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最近，我训练了一个二值图像分类器，最终得到了一个准确率为97.8%的模型。我通过以下几个官方的Tensorflow指南创建了这个分类器：
我注意到(在GTX 1080上)训练时，每个时代大约需要30秒才能运行。进一步阅读显示，将数据加载到Tensorflow培训运行中的一个更好的方法是使用Dataset。因此，我更新了代码，将图像加载到dataset中，然后通过model.fit_generator方法读取它们。
现在，当我执行我的训练，我发现我的准确性和损失指标是静态的-即使随着时间的自动变化的学习率。输出如下所示：
loss: 7.7125 - acc: 0.5000 - val_los
浏览 8提问于2019-11-06得票数 6
我试图做一些二进制分类，并使用Keras的EarlyStopping回调。然而，我有一个关于patience参数的问题。
在中是这样说的
耐心:没有改善的时代的数目，之后训练将停止。
但我发现它的行为方式不同。例如，我设置了
EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=0.0001, patience=2, verbose=0, mode='auto')
以下是研究结果：
val_loss: 0.6811
val_loss: 0.6941
val_loss: 0.6532
val_loss: 0.6546
v
浏览 12提问于2017-07-11得票数 9
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keras的输出或train_on_batch是当前批次的平均值还是所有训练样本的全局平均值？
浏览 0提问于2019-08-29得票数 0
1回答
我正在尝试使用tf.keras应用编程接口编写深度神经网络，我觉得我的模型是正确的，我已经删除了所有的NaN值，但在训练过程中我仍然得到了NaN值。我一直使用的数据集是来自UCI 的Wiscon癌症数据集
我的代码：
from tensorflow import keras
import pandas as pd
import tensorflow as tf
df = pd.read_csv('breastc.csv.csv')
df.dropna()
id_ = df['ID'].tolist()
del df['ID']
labels =
浏览 2提问于2018-08-15得票数 1
我尝试在Keras中运行文件，但我不知道模型学习。下面是我的代码：
# -*- coding: utf-8 -*-
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import SGD
import pandas as pd
import numpy as np
#read from CSV file ,convert categorial value to one-hot-encoding and convert the resul
浏览 2提问于2017-11-30得票数 1
1回答
训练精度大于验证精度
、、、
我面临的问题是，我的模型的训练精度远高于验证精度，这是关于0.2的一个近似值。我不明白为什么，但在这件事上，我仍然是个新手，所以请容忍我。
数据来自使用f.data.Dataset创建的两个数据集，一个用于训练另一个数据集进行验证，因为dataset就是这样进行文件夹布局的。
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(),
keras.layers.Dense(256, activation='relu'),
keras.layers.Dropout(.1),
keras.layers.Den
浏览 0提问于2020-07-01得票数 1
3回答
我假设mean函数接受一个矩阵，并通过将数组的所有元素相加来计算其平均值，然后将其除以元素的总数。
但是，我使用此功能来计算矩阵的平均值。然后我遇到了一个点，我不希望均值函数考虑矩阵的0元素。具体地说，我的矩阵是1x100000数组，其元素的1/3到1/2可能都是0。如果是这样，我可以用NULL替换0元素，这样matlab在计算平均值时就不会考虑它们了吗？我还能做什么？
浏览 2提问于2014-10-29得票数 6
我正在尝试保存在每个时期结束时传递到tf.keras回调中的logs值，以跟踪模型在整个过程中的表现。 我尝试编写一个自定义tf.keras回调，将传递给回调的logs值附加到我在训练开始时使用相同回调初始化的数组中。但是，在第一个时期之后进行调试时，我在模型中初始化的数组在第二个时期结束时是None。下面是我创建的自定义回调。 class LogEpochScores(tf.keras.callbacks.Callback):
def __init__(self):
super(LogEpochScores, self).__init__()
def on
浏览 15提问于2019-08-28得票数 1
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