history_dict = history.history history_dict.keys()
时间: 2024-05-21 22:07:21 浏览: 14
根据提供的引用内容,`history_dict`是一个字典,其中包含了训练模型时的历史记录。`history_dict.keys()`可以用来获取这个字典的所有键值。下面是一个示例代码:
```python
history_dict = history.history
keys = history_dict.keys()
print(keys) # 输出:dict_keys(['loss', 'accuracy'])
```
这段代码将打印出`history_dict`字典的所有键值,即`['loss', 'accuracy']`。
相关问题
history_dict =history loss_values = history_dict['loss'] 什么意思
这段代码的意思是从一个名为`history_dict`的字典中获取名为`loss`的键对应的值,并将其赋值给变量`loss_values`。通常在深度学习模型训练过程中,会记录每个epoch的训练损失(loss)和验证损失(val_loss)等指标,并将其存储在一个字典类型的变量中,用于后续的分析和可视化。因此,这段代码可以用于获取训练过程中每个epoch的训练损失值列表。
embeddings_right = self.model(**keys_token, output_hidden_states=True, return_dict=True, sent_emb=True).pooler_output这行代码什么意思
这行代码是用来获取ChitGPT模型的输出,其中包括输入的文本经过模型处理后的嵌入表示(embeddings)和池化层(pooler)的输出。具体来说,代码中的`self.model(**keys_token, output_hidden_states=True, return_dict=True, sent_emb=True)`表示对输入的文本进行模型处理,其中`output_hidden_states=True`表示输出所有隐藏层的表示,`return_dict=True`表示以字典形式返回结果,`sent_emb=True`表示只返回最后一个隐藏层的表示。接着,`.pooler_output`表示获取模型池化层的输出。因此,代码的最终结果`embeddings_right`是一个包含了ChitGPT模型的嵌入表示和池化层输出的字典。
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