keras打印history的acc 和loss

最新推荐文章于 2025-07-11 10:25:04 发布

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本文介绍了一种使用Python的matplotlib库来可视化神经网络训练过程中损失变化的方法。通过调用model.fit()进行模型训练，并利用matplotlib绘制训练集与验证集上的损失曲线。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import matplotlib.pyplot as plt

history=model.fit()

plt.plot(history.history['loss'])

plt.plot(history.history['val_loss'])

plt.title("model loss")

plt.ylabel("loss")

plt.xlabel("epoch")

plt.legend(["train","test"],loc="upper left")

plt.show()

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auc 和loss_keras绘制acc和loss曲线图实例

weixin_39532421的博客

12-20

905

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！#加载keras模块from __future__ import print_functionimport numpy as npnp.random.seed(1337) # for reproducibilityimport kerasfrom keras.datasets import mnistfrom keras.models import Sequ...

Keras应用搭建好的模型三可视化loss和acc曲线

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03-24

1936

其实，在我们进行六步法中的model.fit()时，loss和acc就已经自动保存了，那么只要使用history就可以将其复现，代码如下： #loss是训练集loss，val_loss是测试集loss #sparse_categorical_accuracy是训练集sparse_categorical_accuracy，val_sparse_categorical_accuracy是测试集sparse_categorical_accuracy acc = history.history['sparse_ca

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基于Keras的格式化输出Loss实现方式

09-16

主要介绍了基于Keras的格式化输出Loss实现方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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09-25

3170

1.添加网络结构 model.add(...) model.add(...) ... 2.模型编译 model.compile(loss='...'，omeptimizer='...'，metrics=['accuracy']) 3.模型训练 history = model.fit(x_train,y_train,batchsize=64,epoch=epochs,validation=(x_...

Keras深度学习框架中文手册完整指南

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Keras是当前深度学习领域中，一个开源的高级神经网络API，它可以运行在TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 或 Theano之上。Keras 以其简洁、快速以及易于扩展性等特点受到广大开发者的青睐。Keras 可以让研究者和开发人员快速试验新的架构、评估不同模型的表现，或者进行简单的训练任务。序列模型（Sequential Model）是最简单的模型类型，由若干层（Layer）按顺序堆叠而成。每层的输入是前一层的输出，形成一个直线型的数据流。

keras：输出每轮 batch_size 的 loss的图

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04-02

1197

画图库使用：官方文档 import matplotlib.pyplot as plt x=[3,4,5] # [列表] y=[2,3,2] # x,y元素个数N应相同 plt.plot(x,y) # loss的绘制是将时间视为x,损失函数的值是y plt.show() keras 中的 History 对象只能返回每轮 epoch 的损失函数，不能返回 batch_size 的loss b = abs(float(self.history.history[‘loss’][0])) loss_value.

keras-tensorflow yolo v3 如何实时输出loss、acc曲线

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04-01

6561

# import matplotlib.pyplot as plt # # history = model.fit(x, y, validation_split=0.25, epochs=50, batch_size=16, verbose=1) # # # 绘制训练 & 验证的准确率值 # plt.plot(history.history['acc']) # plt.plot(histo...

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1万+

一、写一个LossHistory类，保存loss（err）和acc（score）并创建实例 class LossHistory(keras.callbacks.Callback): def on_train_begin(self, logs={}): self.losses = {'batch': [], 'epoch': []} self.accur...

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06-14

7354

训练： model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) history = model.fit(X, Y, validation_split=0.33, epochs=150, batch_size=10, verbose=0) 保存训练的历史记录 import pickle with open('log.txt', 'wb') as file_txt: pickle.dump(hi

深度神经网络学习笔记----Keras框架用自己的图像数据构建网络模型，用Tensorboard显示 loss,acc,val_loss, val_acc

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history.history['val_loss']

大鱼的博客

09-06

8152

运行history.history['val_loss']出现： KeyError: ''val_loss" 我这里的原因是出现了空值，也就是当运行history.history['val_loss']的时候没了值，这是系统就会认为val_loss是不存在的修改代码让其不出现null值就好啦，具体说，就是我让test集合成了空集合（全部数据集给了train了），这是使用其肯定就会出现这...

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645

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【学习】深度学习代码各个步骤都是为了啥（三）

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07-13

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了解卷积神经网络的结构：备注：有兴趣的可以下去了解卷积神经网络的结构，这里就不用作过多的描述。直接上代码，可以参考： 4.建立模型 from tensorflow.keras.layers import Dropout model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3))) model.add(MaxPool...

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python中history()_keras中的History对象用法

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827

keras中的fit_generator和fit函数均返回History对象，那么History怎么用呢？事实上History对象已经记录了运行输出。在了解之前，我们甚至自己定义回调函数记录损失和准确率等。相关keras源码位于网址：class History(Callback):"""Callback that records events into a `History` object.Thi...

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