加载时期日志Keras模型

Question

我加载了150个时代训练的Keras模型

tbCallBack = tensorflow.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./Graph', histogram_freq=0, write_graph=True, write_images=True)


my_model.fit(X_train, X_train,
                     epochs=200, 
                     batch_size=100,
                     shuffle=True,
                     validation_data = (X_test, X_test),
                     callbacks=[tbCallBack]
               )

# Save the model
my_model.save('my_model.hdf5')

然后，我将加载Keras模型

my_model = load_model("my_model.hdf5")

是否可以加载所有时期日志（丢失，准确性..）？

Answer 1

您可以使用名为CSVLogger的keras回调。

根据documentation，它将每个时期的结果流式传输到一个csv文件中。

这是其文档中的代码。

from keras.callbacks import CSVLogger

csv_logger = CSVLogger('training.log')
model.fit(X_train, Y_train, callbacks=[csv_logger])

然后，您可以根据需要将其作为普通CSV文件进行处理。