Question

我在tensorflow中评估DNNregressor。我希望通过绘制亏损步骤关系来找到最佳训练步骤。是否有功能或api可以做到这一点？

Answer 1

这是一个古老的问题，但对于后来的人来说，这些片段是我用来评估亏损步骤关系的。我希望有人会发现它很有用。

# Collect errors to evaluate performance.
errorlist = [];

# Fit model by passing multiple times.
numberOfIterations = 5;
for i in range(numberOfIterations):

    # Fit the model
    regressor.fit(x=X,y=Y,steps=5000)

    # Get the error
    y = list(regressor.predict(X, as_iterable=True))
    error = mean_squared_error(Y,y)
    errorlist = np.append(errorlist,error)

    # Inform the user about remaining iterations
    print("Remaining:",numberOfIterations-i)

要绘制您收集到的错误，您可以通过matplotlib轻松完成。

# Plot errors
plt.figure(1)
plt.plot(errorlist,'g');
plt.title("Mean Squarred Error")
plt.xlabel("Batch Iteration Number (x5000)")
plt.ylabel("Error")

如何在张量流中绘制DNNregressor的损失步长关系

1 个答案: