如何在tensorflow2.0中设置模型监控指标为F1值
时间: 2024-05-01 10:16:41 浏览: 22
在TensorFlow 2.0中,可以使用tf.keras.callbacks中的Callback来设置模型监控指标为F1值。具体步骤如下:
1. 导入必要的库
```
import tensorflow as tf
from sklearn.metrics import f1_score
```
2. 定义F1值计算函数
```
def f1_metric(y_true, y_pred):
y_true = tf.cast(y_true, tf.float32)
y_pred = tf.cast(tf.round(y_pred), tf.float32)
return f1_score(y_true, y_pred)
```
3. 创建Callback并设置F1值为监控指标
```
class F1Callback(tf.keras.callbacks.Callback):
def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
val_predict = tf.cast(tf.round(self.model.predict(self.validation_data[0])), tf.float32)
val_targ = tf.cast(self.validation_data[1], tf.float32)
logs['val_f1'] = f1_score(val_targ, val_predict)
print(f"val_f1: {logs['val_f1']:.4f}")
model = tf.keras.models.Sequential([...])
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
f1_callback = F1Callback()
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[f1_callback])
```
在训练过程中,每个epoch结束后,F1Callback会计算验证集上的F1值,并将其加入到logs中。在控制台输出中,可以看到每个epoch的F1值。