保存模型历史 keras - Python

在使用Keras深度学习框架训练模型时，我们通常需要跟踪模型性能的历史。Keras为我们提供了一种保存模型历史的方法，方便我们对模型性能的变化进行分析和可视化。本文将会介绍如何在Keras中保存模型历史。

使用方法

我们可以在keras中使用model.fit()函数来训练模型。在该函数中，可以传入一个callbacks参数，该参数用于指定回调函数。Keras为我们提供了一个History类来保存模型的训练历史。我们可以在训练模型时将该回调函数传入callbacks参数中，从而实现保存模型历史。

下面是一个例子：

from keras.callbacks import History

history = History()

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, callbacks=[history])

在上面的代码中，我们创建了一个History对象，并将其传入model.fit()函数的callbacks参数中。经过训练后，我们可以通过访问history.history属性来获得模型的训练历史。该属性是一个字典，包含了模型训练过程中的各种指标，如损失函数值、准确率等。

下面是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(history.history['loss'])
plt.title('Model loss')
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.show()

在上面的代码中，我们使用matplotlib库来绘制模型的损失函数值随着epoch的变化。

结论

Keras为我们提供了一种简单的方式来保存模型的训练历史。我们可以通过回调函数来保存训练指标，然后对其进行分析和可视化。使用这种方式可以方便地比较不同训练轮次之间的性能变化，从而更好地优化模型。