如何将Keras输出损失记录到文件?
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当运行Keras神经网络模型时,可能会在控制台中看到以下内容:

Epoch 1/3
   6/1000 [..............................] - ETA: 7994s - loss: 5111.7661

随着迭代次数增加,损失有望改善。我想将这些损失随时间记录到文件中,以便我可以从中学习。我试过了:

logging.basicConfig(filename='example.log', filemode='w', level=logging.DEBUG)

但不起作用。

我也尝试过使用如下回调:

def generate_train_batch():
    while 1:
        for i in xrange(0,dset_X.shape[0],3):
            yield dset_X[i:i+3,:,:,:],dset_y[i:i+3,:,:]class LossHistory(keras.callbacks.Callback):
    def on_train_begin(self, logs={}):
        self.losses = []
    def on_batch_end(self, batch, logs={}):
        self.losses.append(logs.get('loss'))
logloss=LossHistory()
colorize.fit_generator(generate_train_batch(),samples_per_epoch=1000,nb_epoch=3,callbacks=['logloss'])

但这显然不是在写文件。有什么方法可以将keras神经网络的损失记录到文件中吗?

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2021-02-20 09:57 更新 anna •  5042
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你可以使用CSVLogger回调。 例如:

from keras.callbacks import CSVLogger
csv_logger = CSVLogger('log.csv', append=True, separator=';')
model.fit(X_train, Y_train, callbacks=[csv_logger])

via:https://stackoverflow.com/a/43719666/14964791

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2021-02-20 11:12 更新 karry •  4540