当我使用tensorflow 2.0/Keras API进行训练时，我通常会做这样的
model = tf.keras.Model(inputs, outputs)
history = model.fit(x, y, batch_size=64, epochs=10)
但有时生活中的事情并没有按照我的计划进行，我需要用ctrl-c或按下Jupyter笔记本中的stop中止。当我提前中止训练时，我怎么还能得到历史对象？我找不到任何关于如何获取历史的详细文档。
正如@today在上面的评论中所回答的，history对象也可用作model:的属性
model.history.history['val_loss']