keras每个epoch的accuracy和metrics的accuracy的区别是什么

Keras每个epoch的accuracy是指在训练数据集上每个epoch结束时的模型准确率。而metrics的accuracy是指在训练数据集和测试数据集上的平均准确率。因此，每个epoch的accuracy是训练过程中的一个指标，用于监控模型的训练过程，而metrics的accuracy是最终模型的评估指标，用于衡量模型在真实场景中的性能。

相关问题

def compile_train(model, data_train, data_label,data_val,label_val, deep=True): if (deep == True): import matplotlib.pyplot as plt model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer = 'Adam', metrics=['accuracy']) history = model.fit(data_train, data_label,validation_data=(data_val,label_val) ,epochs=10, batch_size=256,verbose=1) plt.plot(history.history['accuracy']) plt.plot(history.history['loss']) plt.title('Train Accuracy and Loss') plt.ylabel('Accuracy/Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['accuracy', 'loss'], loc='upper left') plt.show() plt.plot(history.history['val_accuracy']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Verification Accuracy and Loss') plt.ylabel('Accuracy/Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['accuracy', 'loss'], loc='upper left') plt.show() print('Model Compiled and Trained') return model改成应用于模型本身

好的，以下是将`compile_train`函数应用于Keras模型本身的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

def compile_train(model, X_train, y_train, X_val, y_val, deep=True):
    if deep:
        model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='Adam', metrics=['accuracy'])
        history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=10, batch_size=256, verbose=1)
        plt.plot(history.history['accuracy'])
        plt.plot(history.history['loss'])
        plt.title('Train Accuracy and Loss')
        plt.ylabel('Accuracy/Loss')
        plt.xlabel('Epoch')
        plt.legend(['accuracy', 'loss'], loc='upper left')
        plt.show()
        plt.plot(history.history['val_accuracy'])
        plt.plot(history.history['val_loss'])
        plt.title('Validation Accuracy and Loss')
        plt.ylabel('Accuracy/Loss')
        plt.xlabel('Epoch')
        plt.legend(['accuracy', 'loss'], loc='upper left')
        plt.show()
        print('Model Compiled and Trained')
    else:
        model.fit(X_train, y_train)
        print('Model Trained')
    return model

在这个函数中，我们将`compile`和`fit`方法应用于传递给函数的模型对象，而不是管道对象。如果`deep`参数为`True`，则使用`compile`方法进行模型编译，并使用`fit`方法训练模型。如果`deep`参数为`False`，则仅使用`fit`方法训练模型。在训练完模型后，函数会返回训练好的模型对象。

R语言定义一个有关history的回调函数，可以调用每个epoch的权重

在R语言中，你可以通过定义一个回调函数来获取每个epoch的权重。下面是一个示例代码：

# 定义回调函数
on_epoch_end <- function(epoch, logs) {
  # 获取当前epoch的权重
  weight <- get_weights(model)
  cat("Epoch ", epoch, " weight: ", weight, "\n")
}

# 创建模型
model <- keras_model_sequential() %>%
  layer_dense(units = 64, activation = 'relu', input_shape = c(1000)) %>%
  layer_dense(units = 1, activation = 'sigmoid')

# 编译模型
model %>% compile(
  loss = 'binary_crossentropy',
  optimizer = 'rmsprop',
  metrics = c('accuracy')
)

# 训练模型
history <- model %>% fit(
  x_train, y_train,
  epochs = 10,
  batch_size = 32,
  validation_data = list(x_val, y_val),
  callbacks = list(callback_evaluate)
)

在上面的代码中，我们定义了一个名为`on_epoch_end`的回调函数，它在每个epoch结束时被调用。在函数中，我们调用了`get_weights`函数来获取当前epoch的权重，并将其打印出来。

最后，我们通过将回调函数`on_epoch_end`添加到`fit`函数的`callbacks`参数中来训练模型并获取权重。