怎么从训练好的模型中,利用 model.evaluate导出每个epoch准确率和损失函数,保存为excel文件
时间: 2024-05-08 13:16:28 浏览: 22
可以使用Python中的Pandas和openpyxl库来实现将模型的评估结果保存为excel文件的操作。具体步骤如下:
1. 导入需要的库:
```python
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
```
2. 在训练模型时,使用Callback函数来捕获每个epoch的评估结果:
```python
class MetricsCallback(tf.keras.callbacks.Callback):
def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
if logs is None:
logs = {}
for metric_name, metric_value in logs.items():
if metric_name not in self.params['metrics']:
self.params['metrics'].append(metric_name)
self.model.validation_data = self.validation_data
evaluation_result = self.model.evaluate(self.validation_data[0], self.validation_data[1], verbose=0)
for metric_name, metric_value in zip(self.model.metrics_names, evaluation_result):
logs[f'val_{metric_name}'] = metric_value
return
```
这里定义了一个Callback函数,用于在每个epoch结束时捕获评估结果,并将其保存在logs变量中。
3. 在训练模型时,将Callback函数传递给fit()函数:
```python
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[MetricsCallback()])
```
这样,在每个epoch结束时,就会自动计算并输出验证集的准确率和损失函数,并保存在history变量中。
4. 将history变量转换为Pandas的DataFrame格式,并保存为excel文件:
```python
df = pd.DataFrame(history.history)
df.to_excel('evaluation_results.xlsx', index=False)
```
这里将history变量转换为DataFrame格式,并使用to_excel()函数将其保存为excel文件。需要注意的是,index参数设置为False,表示不保存索引信息。
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