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tensorflow - 检索最大和最小损失和指标值

问题描述

在我的训练和验证过程中，我会在每个 epoch 结束时得到损失和指标值的报告，如下所示：

Epoch 1333/2000
191/191 - 3s - loss: 8818.4761 - nossa_metrica: 0.7923 - val_loss: 13217.6983 - val_nossa_metrica: 0.1557
Epoch 1334/2000
191/191 - 3s - loss: 8826.9803 - nossa_metrica: 0.8908 - val_loss: 13738.7320 - val_nossa_metrica: 0.1819
Epoch 1335/2000
191/191 - 3s - loss: 8823.2309 - nossa_metrica: 0.8967 - val_loss: 14265.0050 - val_nossa_metrica: 0.1822
Epoch 1336/2000
191/191 - 3s - loss: 8825.7040 - nossa_metrica: 0.8921 - val_loss: 13878.6077 - val_nossa_metrica: 0.1812

无论如何，在训练/验证结束后，我可以获得所有这 4 个变量的最大值和最小值吗？

标签： tensorflowkerasmetricsloss

解决方案

您可以将fit(or fit_generator) 方法的输出分配给变量并检索所需的元素。例如，如果您使用model.fit()如下：

history = model.fit(x_train, y_train, epochs=100)

您可以使用 访问指标history.history，这是一个字典，其中包含上述四个变量中的每一个的列表。然后您可以根据需要获取每个列表的最小值和最大值。

min(history.history["loss"]), max(history.history["loss"])

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