keras打印loss、acc和时间
时间: 2024-05-12 20:12:53 浏览: 14
你可以在Keras中使用回调函数来打印训练过程中的loss和acc,并记录时间。下面是一个示例代码:
```python
import time
from keras.callbacks import Callback
class TimingCallback(Callback):
def on_train_begin(self, logs={}):
self.start_time = time.time()
def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
elapsed_time = time.time() - self.start_time
print("Epoch {} - {:.4f} s/epoch - loss: {:.4f} - acc: {:.4f}".format(epoch+1, elapsed_time/(epoch+1), logs.get('loss'), logs.get('acc')))
timing_callback = TimingCallback()
model.fit(x_train, y_train, callbacks=[timing_callback])
```
这个回调函数会在每个epoch结束时打印出经过的时间、当前epoch的loss和acc。你可以将这个回调函数添加到`fit()`函数中的`callbacks`参数中,这样训练过程中就会自动打印出这些信息。
相关问题
keras如何绘制acc
在Keras中,可以使用`matplotlib`库来绘制模型的训练和验证准确率(accuracy)的变化。下面是一些示例代码,可以帮助你绘制训练和验证准确率的变化图表:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam
import matplotlib.pyplot as plt
# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.001), metrics=['accuracy'])
# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=50, batch_size=32)
# 绘制训练和验证准确率的变化图表
plt.plot(history.history['acc'])
plt.plot(history.history['val_acc'])
plt.title('Model Accuracy')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper left')
plt.show()
```
在上面的示例代码中,我们定义了一个简单的神经网络模型,并使用Adam优化器和二元交叉熵作为损失函数来编译模型。我们使用`fit()`函数在训练数据上训练模型,并传递测试数据作为验证数据。训练过程中,我们记录了训练和验证准确率的变化,并将其存储在`history`变量中。最后,我们使用`matplotlib`库绘制了训练和验证准确率的变化图表。
在下面这段代码中加入画loss曲线和acc曲线的代码
好的,以下是在 TensorFlow 中加入画 loss 曲线和 acc 曲线的代码示例:
```python
# 导入必要的库
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 载入数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
# 将标签转换为 one-hot 编码
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test)
# 训练模型
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))
# 画 loss 曲线
plt.plot(history.history['loss'], label='train_loss')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='val_loss')
plt.title('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.show()
# 画 acc 曲线
plt.plot(history.history['accuracy'], label='train_acc')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val_acc')
plt.title('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()
plt.show()
```
在上述代码中,我们使用了 `history` 对象来存储训练过程中的指标值,并利用 matplotlib 库画出了 loss 曲线和 acc 曲线。其中,`history.history['loss']` 表示训练集上的 loss 值,`history.history['val_loss']` 表示验证集上的 loss 值,`history.history['accuracy']` 表示训练集上的准确率,`history.history['val_accuracy']` 表示验证集上的准确率。