keras打印loss、acc和时间

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：

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：

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。

利用tensorboard分别将train_acc和val_acc，train_loss和val_loss画在一张图上代码

很高兴为您解答这个问题！以下是利用TensorBoard将train_acc和val_acc、train_loss和val_loss画在一张图上的代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard

# 定义TensorBoard回调函数
tensorboard_callback = TensorBoard(log_dir='./logs', histogram_freq=1)

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[tensorboard_callback])

# 启动TensorBoard
%load_ext tensorboard
%tensorboard --logdir=./logs

在训练模型时，我们将TensorBoard回调函数传递给了`callbacks`参数。这个回调函数会在每个epoch结束时自动记录训练和验证的准确率和损失，并将它们写入TensorBoard日志文件中。

最后，我们使用`%tensorboard`命令启动TensorBoard，并指定日志文件所在的目录。TensorBoard会自动读取日志文件，并在网页中展示训练和验证的准确率和损失曲线。

希望这个回答能够帮助您！