数据分析师养成之路之keras篇,添加auc,costtime

每个epoch显示结果中添加auc,costtime
以下代码,显示结果中添加了auc,acc,costtime,当然这几个参数也可以写在callbacks中

for epoch in range(10):
    starttime=time.time()
    #注意,这里也可以是fit_generate,不过要保证epochs=1
    model.fit(train_data,train_label,epochs=1, batch_size=32)
    #注意这里,若是生成器,建议单独写一个方法,对于test_generate里的全部数据取出,
    #放入列表中,转变格式,np.array(..).squeeze()等操作之后继续执行如下操作即可
    y_pre=model.predict(test_data)
    auc=metrics.roc_auc_score(test_label.flatten(),y_pre.flatten())
    predict=np.argmax(y_pre,axis=1)
    test_pre=np.argmax(test_label,axis=