如何将每个时代摘要存储在keras的变量中？

【问题标题】：How to store each epoch summary in variable in keras?如何将每个时代摘要存储在keras的变量中？
【发布时间】：2017-05-20 21:25:58
【问题描述】：

我正在尝试在 python 上的 keras 中为卷积神经网络创建 GUI。我想知道如何每次将每个 model.fit_generator(...) 步骤的摘要保存在一个变量中（这样我就可以把它放在一个显示框中；每次一个纪元完成显示框或使用新的 keras 输出进行变量更新时) 当一个纪元结束时。

输出参考：我说的是每次都要保存在变量中的以下行。

0s - loss: 0.6551 - acc: 0.5000 - val_loss: 0.9836 - val_acc: 0.4000

【问题讨论】：

标签： python tensorflow neural-network keras conv-neural-network

【解决方案1】：

您应该创建一个回调函数来更新您的“显示框”。这是一个在每个 epoch 之后打印所有值的示例。您可以根据需要轻松更改它。

class My_Callback(keras.callbacks.Callback):
    def on_train_begin(self, logs={}):
        return

    def on_train_end(self, logs={}):
        return

    def on_epoch_begin(self, logs={}):
        return

    def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
        def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        logs = logs or {}
        for k in self.params['metrics']:
            if k in logs:
                print("Name: %s, Value: %s" % (k, logs[k]))
    def on_batch_begin(self, batch, logs={}):
        return

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

您还应该查看处理您提到的标准输出输出的ProbarLogger() 回调： https://github.com/fchollet/keras/blob/master/keras/callbacks.py#L245

【讨论】：