Keras在历元结束之前评估验证数据

8yoxcaq7 于 2023-02-04 发布在其他

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我想用Keras训练我的模型。我使用的是一个巨大的数据集，其中一个训练时期有超过30000步。我的问题是，我不想等待一个时期，然后再检查验证数据集上的模型改进。有什么办法让Keras评估验证数据每1000步的训练数据？我认为一个选择是使用回调函数，但是Keras有内置的解决方案吗？

if train:
    log('Start training')
    history = model.fit(train_dataset,
                      steps_per_epoch=train_steps,
                      epochs=50,
                      validation_data=val_dataset,
                      validation_steps=val_steps,
                      callbacks=[
                            keras.callbacks.EarlyStopping(
                                monitor='loss',
                                patience=10,
                                restore_best_weights=True,
                            ),
                            keras.callbacks.ModelCheckpoint(
                                filepath=f'model.h5',
                                monitor='val_loss',
                                save_best_only=True,
                                save_weights_only=True,
                            ),
                            keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(
                                monitor = "val_loss", 
                                factor = 0.5, 
                                patience = 3, 
                                min_lr=0.001,
                            ),
                        ],
                )

keras

来源：https://stackoverflow.com/questions/62240721/keras-evaluate-the-validation-data-before-the-epoch-ends

1条答案

按热度按时间

uqdfh47h1#

使用内置的回调函数，你不能这样做，你需要的是实现一个定制的回调函数。

class MyCustomCallback(tf.keras.callbacks.Callback):

  def on_train_batch_begin(self, batch, logs=None):
    print('Training: batch {} begins at {}'.format(batch, datetime.datetime.now().time()))

  def on_train_batch_end(self, batch, logs=None):
    print('Training: batch {} ends at {}'.format(batch, datetime.datetime.now().time()))

  def on_test_batch_begin(self, batch, logs=None):
    print('Evaluating: batch {} begins at {}'.format(batch, datetime.datetime.now().time()))

  def on_test_batch_end(self, batch, logs=None):
    print('Evaluating: batch {} ends at {}'.format(batch, datetime.datetime.now().time()))

这摘自TensorFlow文档。
您可以覆盖on_train_batch_end()函数，并且由于批处理参数是整数，您可以根据需要验证batch % 100 == 0，然后验证self.model.predict(val_data)等。
请检查我的答案在这里：如何获取Tensorflow 2.0中的其他指标（不仅仅是准确性）？以全面了解如何覆盖自定义回调函数。请注意，在您的情况下，重要的是on_train_batch_end()，而不是on_epoch_end()。

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