history包含以下幾個屬性:訓練集loss: loss測試集loss: val_loss訓練集准確率: sparse_categorical_accuracy測試集准確率: val_sparse_categorical_accuracy ...
一 loss acc提取 有時候我們需要查看每個batch訓練時候的損失loss與准確率acc,這樣可以幫助我們挑選合適的epoch以及查看模型是否收斂。 Model.fit 在調用時會返回一個History類,這個類的一個屬性Historty.history是一個字典,里面就包含了每一個batch的測試集與驗證集的loss acc。 二 使用matplotlib可視化 這里可視化用到的包是mat ...
2020-11-25 16:27 0 983 推薦指數:
history包含以下幾個屬性:訓練集loss: loss測試集loss: val_loss訓練集准確率: sparse_categorical_accuracy測試集准確率: val_sparse_categorical_accuracy ...
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1. 創建meter 2. 添加數據 3. 展示結果 4. 清除meter 以下代碼是在前面隨筆中 ...
重要的幾段代碼摘抄如下: 給一個DeepFM.py完整文件 ...
代碼如下: 后台cmd下,輸入:tensorboard --logdir "C:\Users\Z He\PycharmProjects\he-learn\logs"; 復制鏈接,在edge中打開,如下: loss率 准確率: 圖像: 可視化確實有助於認識 ...
前文分別講了tensorflow2.0中自定義Layer和自定義Model,本文將來討論如何自定義損失函數。 (一)tensorflow2.0 - 自定義layer (二)tensorflow2.0 - 自定義Model (三)tensorflow2.0 - 自定義loss ...