在Keras中，是否有可能看到在model.fit()或model.evaluate期间每个步骤的预测是什么?<

Question

我正在使用Keras拟合ANN。由于我不相信损失函数的输出，我想看看，为了计算每个epoch后的损失，与目标值进行比较的中间值是什么。

history = model.fit(X, Y, epochs=epoc,batch_size=bs)

scores = model.evaluate(X, Y, verbose=0)

作为另一种选择，你能告诉我，是否有一种方法可以获得model.evaluate(x,y)的值，因为它再次只给出分数。

提前感谢您的回答!

Answer 1

要获得每个epoch的预测，您必须创建回调并声明on_epoch_end函数，如本文档所示。

class prediction_for_each_epoch(tf.keras.callbacks.Callback):
def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
self.epoch_predictions = []
self.epoch_predictions.append(model.predict(test_images))

这里我创建了一个列表来存储每个epoch的结果。

你必须在训练模型时通过回调。

model.fit(train_images,train_labels, epochs=2,callbacks=[prediction_for_each_epoch()])

请参考此工作要点。