keras 서버용 fitgenerator 달리기 코드,loss,acc 곡선도 저장
990 단어 keras
import matplotlib.pyplot as plt
... //
history = model.fit_generator(
image_generator, steps_per_epoch=2000 // 32 ,
epochs=16, verbose=1,
validation_data=image_generator_TEST, validation_steps=20
)
print(history.history.keys())
plt.switch_backend('agg') #
//acc
plt.plot(history.history['acc'])
plt.plot(history.history['val_acc'])
plt.title('model accuracy')
plt.ylabel('accuracy')
plt.xlabel('epoch')
plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left')
plt.savefig('acc.jpg')
//loss
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.ylabel('loss')
plt.xlabel('epoch')
plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left')
plt.savefig('loss.jpg')이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
keras에서 훈련 데이터를 바탕으로 하는 몇 가지 방식 비교(fit와fit_generator)train_on_batch 함수는 단일 데이터를 받아들여 역방향 전파를 실행한 다음에 모델 파라미터를 업데이트합니다. 이 데이터의 크기는 임의로 할 수 있습니다. 즉, 명확한 대량 크기를 제공할 필요가 없고 정밀화 ...
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