神剑山庄资源网 Design By www.hcban.com
记录训练过程
history=model.fit(X_train, Y_train, epochs=epochs,batch_size=batch_size,validation_split=0.1)
将训练过程记录在history中
利用时间记录模型
import time model_id = np.int64(time.strftime('%Y%m%d%H%M', time.localtime(time.time()))) model.save('./VGG16'+str(model_id)+'.h5')
保存模型及结构图
from keras.utils import plot_model model.save('/opt/Data1/lixiang/letter_recognition/models/VGG16'+str(model_id)+'.h5') plot_model(model, to_file='/opt/Data1/lixiang/letter_recognition/models/VGG16'+str(model_id)+'.png')
绘制训练过程曲线
import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure()#新建一张图 plt.plot(history.history['acc'],label='training acc') plt.plot(history.history['val_acc'],label='val acc') plt.title('model accuracy') plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.legend(loc='lower right') fig.savefig('VGG16'+str(model_id)+'acc.png') fig = plt.figure() plt.plot(history.history['loss'],label='training loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='val loss') plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epoch') plt.legend(loc='upper right') fig.savefig('VGG16'+str(model_id)+'loss.png')
文件记录最终训练结果
logFilePath = './log.txt' fobj = open(logFilePath, 'a') fobj.write('model id: ' + str(model_id)+'\n') fobj.write('epoch: '+ str(epochs) +'\n') fobj.write('x_train shape: ' + str(X_train.shape) + '\n') fobj.write('x_test shape: ' + str(X_test.shape)+'\n') fobj.write('training accuracy: ' + str(history.history['acc'][-1]) + '\n') fobj.write('model evaluation results: ' + str(score[0]) + ' ' +str(score[-1])+'\n') fobj.write('---------------------------------------------------------------------------\n') fobj.write('\n') fobj.close()
以字典格式保存训练中间过程
import pickle file = open('./models/history.pkl', 'wb') pickle.dump(history.history, file) file.close()
以上这篇浅谈keras的深度模型训练过程及结果记录方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
标签:
keras,模型训练,结果记录
神剑山庄资源网 Design By www.hcban.com
神剑山庄资源网
免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件!
如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
神剑山庄资源网 Design By www.hcban.com
暂无浅谈keras的深度模型训练过程及结果记录方式的评论...
更新日志
2024年09月30日
2024年09月30日
- 孙悦.1996-伙伴【正大国际】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《钢琴阅读时光 雨中书店聆听轻音乐》[FLAC/分轨][399.62MB]
- 证声音乐图书馆《走向自然 疗心爵士乐》[320K/MP3][87.4MB]
- 证声音乐图书馆《走向自然 疗心爵士乐》[FLAC/分轨][184.94MB]
- 陈慧娴.2018-Priscilla-Ism演唱会3CD(2024环球红馆40复刻系列)【环球】【WAV+CUE】
- 郑秀文.1999-我应该得到(国)【华纳】【WAV+CUE】
- 陈家慧.2011-钢琴酒吧2CD【龙吟唱片】【WAV+CUE】
- 证声音乐图书馆《雨季 蓝调吉他 Rainy Blues》[320K/MP3][45.01MB]
- 证声音乐图书馆《雨季 蓝调吉他 Rainy Blues》[FLAC/分轨][109.13MB]
- 赞多《序章》[320K/MP3][45.54MB]
- 许巍.2004-每一刻都是崭新的【步升大风】【WAV+CUE】
- 群星.2024-四方馆影视原声带【韶愔音乐】【FLAC分轨】
- 陈雷.1997-安锁咧【金圆唱片】【WAV+CUE】
- 关淑怡.2013-MY.FAVORITE.SK.3CD【环球】【WAV+CUE】
- Sweety.2006-花言乔语【丰华】【WAV+CUE】