使用TFRecord在Keras中的Val_loss

Question

我正在使用Tensorflow的Dataset函数和TFRecord在Keras中构建模型。我使用Keras成功地建立了训练模型，但问题出在val_loss。它在Keras的进度栏中根本没有显示。

if __name__ == '__main__':
      x_train,y_train = input_fn('train_whale_without07.tfrecords')
      x_test,y_test = input_fn('test_whale_without07.tfrecords')

      img_input = layers.Input(tensor = x_train)

       model = CNN(img_input)

       model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001), loss='categorical_crossentropy',
                   metrics=[categorical_crossentropy, categorical_accuracy], 
                             target_tensors=[y_train])

       model.fit(steps_per_epoch=3000, epochs=EPOCHS, batch_size=None, verbose=1, validation_data = ([x_test,y_test]))
       model.save('my_model_keras.h5') 

结果是这样

  

第1/15集      1/3000 [..............................]-ETA：00:05:12-损失：8.1786-categorical_crossentropy： 8.1786-categorical_accuracy：0.0000e + 00

任何人都知道如何添加val_loss吗？

Answer 1

验证损失和指标仅在某个时期结束时计算，而不在训练过程中计算。因此，仅在时代结束时，才在训练集上迭代批处理时不显示它。