keras训练完之后可视化每次epoch的loss 以及 accuracy
时间: 2023-08-24 08:04:58 浏览: 58
可以使用matplotlib库来可视化每次epoch的loss和accuracy。以下是一个示例代码:
```
import matplotlib.pyplot as plt
# 训练模型并记录每次epoch的loss和accuracy到history变量中
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))
# 可视化每次epoch的loss和accuracy
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('Model Loss')
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['train', 'test'], loc='upper right')
plt.show()
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['val_accuracy'])
plt.title('Model Accuracy')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['train', 'test'], loc='lower right')
plt.show()
```
这段代码中,我们首先训练了模型,并将每次epoch的loss和accuracy记录在history变量中。然后,我们使用matplotlib库来绘制loss和accuracy曲线。在每个图表中,我们使用plot函数来绘制训练集和测试集的loss或accuracy曲线,并使用legend函数添加图例。最后,我们使用show函数将图表显示出来。