如何在keras中的每个时期计算精度和召回率？答案

【问题标题】：How to calculate precision and recall after each epoch in keras?如何在keras中的每个时期计算精度和召回率？
【发布时间】：2018-06-05 18:55:07
【问题描述】：

我需要在 keras 的每个 epoch 之后计算精度和召回率。我找到了这篇文章：https://medium.com/@thongonary/how-to-compute-f1-score-for-each-epoch-in-keras-a1acd17715a2 在这段代码中：

self.model.predict(self.model.validation_data[0])

这意味着Model 的实例有一个名为validation_data 的变量，但是我在keras/models.py 文件中的Model 中找不到validation_data 的定义。我在哪里可以找到它？

【问题讨论】：

我遇到了同样的问题，如果您使用的是生成器，我认为没有self.model.validation_data。我最终将验证数据生成器传递给on_epoch_end 中的回调和计算分数。虽然我没有计算与 keras 相同的验证数据的分数，因为我正在从验证生成器中采样一个新的时期......
我找到了Callback的源代码。有一个变量名为validation_data

标签： keras

【解决方案1】：

在 Keras 1.2.2 中，模型类在 engine/training.py 上定义，它的 validation_data 也在那里定义。

在 Keras 2 中，validation_data 是回调变量，而不是模型变量。

【讨论】：