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python - 加载 epochs 日志 Keras 模型

问题描述

我加载了我已经训练了 150 个 epoch 的 Keras 模型

tbCallBack = tensorflow.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./Graph', histogram_freq=0, write_graph=True, write_images=True)


my_model.fit(X_train, X_train,
                     epochs=200, 
                     batch_size=100,
                     shuffle=True,
                     validation_data = (X_test, X_test),
                     callbacks=[tbCallBack]
               )

# Save the model
my_model.save('my_model.hdf5')

然后，我将加载 Keras 模型

my_model = load_model("my_model.hdf5")

有没有办法加载所有的时代日志（损失，准确性..）？

标签： pythonkeras

解决方案

您可以使用名为CSVLogger.

根据文档，它将每个时期的结果流式传输到 csv 文件中。

这是它的文档中的代码。

from keras.callbacks import CSVLogger

csv_logger = CSVLogger('training.log')
model.fit(X_train, Y_train, callbacks=[csv_logger])

然后，您可以根据需要将其作为普通 CSV 文件进行操作。

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