如何在keras中的某个时代之后执行一些python代码

时间:2018-01-11 21:33:15

标签: python machine-learning neural-network deep-learning keras

我有简单的代码可以正常工作,但是我需要创建像1%的ML完成和10%的ML完成等...

   trainX = np.array(features_data)
    trainY = np.array(labels_data)
    model = Sequential()
    model.add(Dense(10, input_dim=input_dimensions, activation='relu'))
    model.add(Dense(1))
    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
    model.fit(trainX, trainY, nb_epoch=3000, batch_size=2, verbose=2)
    model.save(model_location)

或者如何在纪元执行后执行一些python代码?

Epoch 1707/3000
0s - loss: 0.5908
Epoch 1708/3000
0s - loss: 0.4808
Epoch 1709/3000
// how to execute here some code on python
0s - loss: 0.7568
Epoch 1710/3000
0s - loss: 0.5906

1 个答案:

答案 0 :(得分:3)

您正在寻找Callback。它有一个特殊的方法 - on_epoch_end,它在每个时代之后执行。文档可能会向您展示使用API可以实现的不同方案。