如何使用 Keras 获取 val_loss 和 val_acc 指标答案

【问题标题】：How to get val_loss and val_acc metrics using Keras如何使用 Keras 获取 val_loss 和 val_acc 指标
【发布时间】：2020-03-06 09:39:07
【问题描述】：

我想在使用 keras 训练我的模型时查看 val_loss 和 val_acc。

model.compile(optimizer=optimizer,
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

但我只得到了训练损失和准确性。我尝试添加“val_loss”、“val_accuracy”、“val_acc”，但它们都不起作用。

有什么解决办法吗？谢谢！

【问题讨论】：

标签： tensorflow machine-learning keras deep-learning

【解决方案1】：

根据Keras docs，您在model.fit() 中使用validation_data 参数执行此操作这是一个示例：

# Train model
history = model.fit(
    train_x, train_y,
    batch_size=BATCH_SIZE,
    epochs=EPOCHS,
    validation_data=(validation_x, validation_y),
    callbacks=[tensorboard],
)

我还建议使用tensorboard 来可视化培训。

【讨论】：

我已经通过了我的验证数据参数，但仍然不起作用

【解决方案2】：

调用model.fit方法时需要指定validation_freq，如果你想在回调中使用，只需设置为validation_freq=1即可。正如另一个答案已经说过的那样，您当然需要提供validation_data。

model.fitKeras Docs 的详细信息

这应该会给您另外 2 个指标 val_accuracy 和 val_loss，您可以在回调中使用它们。

这是一个老问题，所以对你没有帮助，但由于我遇到了完全相同的问题并通过谷歌来到这里，我想我回答了，可能对某人有用。

【讨论】：