Keras 绘图历史 - Python

Keras 是一个高级神经网络 API ，可以在 TensorFlow、CNTK 或 Theano 上运行。Keras 绘图历史是一个功能，可用于可视化模型在训练期间的性能。

什么是绘图历史？

绘图历史是一个数据结构，记录了模型在训练期间每个时期的评估指标。可以通过这些历史数据绘制图表，以查看模型的性能和进展情况。

绘图历史由 Keras Callback 函数提供，回调函数可以在模型训练的不同时期执行。每个回调函数可以执行不同的操作，例如在每个时期结束时记录评估指标或保存最佳模型。

怎样实现绘图历史？

为了实现 Keras 绘图历史，需要创建一个 Callback 函数，定义一个变量来存储每个时期的评估指标，并在每个时期结束时将评估指标添加到变量中。

from keras.callbacks import Callback

class LossHistory(Callback):
    def on_train_begin(self, logs={}):
        self.losses = []

    def on_epoch_end(self, batch, logs={}):
        self.losses.append(logs.get('loss'))

在训练模型时，将这个 Callback 函数传递给模型的 fit() 方法中。

model.fit(X_train, y_train, epochs=10, callbacks=[LossHistory()])

在训练模型后，可以使用保存在 LossHistory 中的评估指标来生成绘图历史。

import matplotlib.pyplot as plt

history = LossHistory()

model.fit(X_train, y_train,
    validation_data=(X_test, y_test),
    epochs=10,
    callbacks=[history])

plt.plot(range(1,11), history.losses)
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.show()

绘图历史示例

下面是一个绘图历史示例，展示了模型在训练期间的损失情况：

从图中可以看出，随着时间的推移，模型的损失在逐渐降低。这意味着模型在学习任务上表现得越来越好。

小结

绘图历史是一个非常有用的工具，可用于监控模型在训练期间的性能。它可以帮助程序员调试模型、分析模型的性能和进展情况。Keras 提供了一些 Callback 函数，可以轻松地实现绘图历史功能。