def on_epoch_end(self, epoch, logs=None): x_val, y_val = self.validation_data y_pred = self.model.predict(x_val) y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1) cm = confusion_matrix(np.argmax(y_val, axis=1), y_pred) print('Confusion matrix:') print(cm)输出的只有第一行有数值，其余数据都是0

可能是因为混淆矩阵的输出格式不正确导致的。你可以尝试使用以下代码来输出混淆矩阵：

def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
    x_val, y_val = self.validation_data
    y_pred = self.model.predict(x_val)
    y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1)
    cm = confusion_matrix(np.argmax(y_val, axis=1), y_pred)
    print('Confusion matrix:')
    print('\n'.join([''.join(['{:4}'.format(item) for item in row]) for row in cm]))

这个代码将混淆矩阵的每个元素都用4个字符的宽度输出，并且使用换行符来分隔每一行。这样可以确保所有的元素都能被正确地输出。

相关问题

class Metrics(Callback): def __init__(self,validation_data): super().__init__() self.validation_data= validation_data def on_train_begin(self, logs={}): self.val_f1s = [] self.val_recalls = [] self.val_precisions = [] def on_epoch_end(self, epoch, validation_data,logs={}): # print("logs",logs) # print("self.validation_data[0]",validation_data[0]) val_predict = (np.asarray(self.model.predict(self.validation_data[0]))).round() val_targ = self.validation_data[1] _val_f1 = f1_score(val_targ, val_predict) _val_recall = recall_score(val_targ, val_predict) _val_precision = precision_score(val_targ, val_predict) self.val_f1s.append(_val_f1) self.val_recalls.append(_val_recall) self.val_precisions.append(_val_precision) # print(" — val_f1: % f — val_precision: % f — val_recall % f" % (_val_f1, _val_precision, _val_recall)) return

这段代码是一个自定义的 Keras Callback 类，用于在训练过程中计算模型在验证集上的 F1 分数、召回率和精确率。它包括以下几个方法：

- __init__(self, validation_data): 初始化方法，接受验证集数据(validation_data)作为参数。
- on_train_begin(self, logs={}): 在训练开始时调用，初始化验证集上的 F1 分数、召回率和精确率列表。
- on_epoch_end(self, epoch, validation_data, logs={}): 在每个 epoch 结束时调用，计算模型在验证集上的 F1 分数、召回率和精确率，并将它们添加到列表中。

在这个 Callback 类中，我们使用了 scikit-learn 库中的 f1_score、recall_score 和 precision_score 函数，这些函数可以计算分类模型的 F1 分数、召回率和精确率。在 on_epoch_end 方法中，我们将模型在验证集上的预测结果和真实标签传递给这些函数，得到 F1 分数、召回率和精确率，并将它们添加到列表中。最后，我们可以在训练过程中监控模型在验证集上的表现，以便调整模型和训练参数。

将训练时每个batch_size的训练损失和每轮epoch的验证损失记录下来并可视化

可以使用`tf.keras.callbacks`中的`Callback`类来记录训练时每个batch_size的训练损失和每轮epoch的验证损失，并使用`matplotlib`库可视化结果。

以下是一个示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM

# 准备数据
timesteps = 50
input_dim = 3
X_train = np.random.randn(1000, timesteps, input_dim)
y_train = np.random.randn(1000, 1)
X_val = np.random.randn(100, timesteps, input_dim)
y_val = np.random.randn(100, 1)

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(timesteps, input_dim)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 定义Callback类
class LossHistory(tf.keras.callbacks.Callback):
    def __init__(self):
        self.train_losses = []
        self.val_losses = []

    def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
        self.train_losses.append(logs.get('loss'))
        self.val_losses.append(logs.get('val_loss'))

# 创建Callback对象
history = LossHistory()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val), callbacks=[history])

# 绘制训练损失和验证损失曲线
plt.plot(history.train_losses, label='Training Loss')
plt.plot(history.val_losses, label='Validation Loss')
plt.legend()
plt.show()

在这个例子中，我们创建了一个Callback类`LossHistory`，在每个epoch结束时记录训练损失和验证损失，并将其保存在`self.train_losses`和`self.val_losses`列表中。在训练完成后，我们使用`matplotlib`库绘制损失曲线。

希望这个例子可以帮助您记录并可视化训练和验证损失。