tensorflow history实时画图 文章目录 一、TensorBoard可视化 1. 1 模型端------将监控数据写入到文件目录 1.2. 浏览器端------远程查看、可视化监控数据 二、Visdom可视化 一、TensorBoard可视化 tensorflow提供了一个专门的可视化工具—TensorBoard,通过TensorFlow将监控数据写入
plt.plot(hist['epoch'], hist['val_mape'], label = 'Val Error') plt.legend() plt.show() plot_history(history) 通过观测随着训练轮次loss在训练集和验证集上的变化发现,有轻微的过拟合情况。 有很小的差异和震荡是正常的。 如果两个指标都朝同一方向发展,则一切都很好。 如果验证集loss开始停滞,而...
importmatplotlib.pyplotasplt plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label ='val_accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.ylim([0.5,1]) plt.legend(loc='lower right') plt.show() test_loss, test_acc = model....
再把训练过程中关键指标的变化数据绘制成图看一看。 importmatplotlib.pyplotaspltplt.plot(history.history['accuracy'],label='Training Accuracy')plt.plot(history.history['val_accuracy'],label='Validation Accuracy')plt.xlabel('Epoch')plt.ylabel('Accuracy')plt.legend()plt.show()plt.plot(history.history...
plt.style.use('ggplot')plt.plot(hist.history['loss'],label='loss')plt.plot(hist.history['val_loss'],label='val loss')plt.title("Loss vs Val_Loss")plt.xlabel("Epochs")plt.ylabel("Loss")plt.legend()plt.show() 在这里,我们可以看到,与训练损失相比,验证损失在大约60个Epochs后逐渐增加 。
plt.plot(history.history['val_acc']) plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Acc') plt.legend(['Training', 'Validation'], loc='upper right') 我们可以很清楚地看到,训练集上的准确率要比验证集上高得多了。 类似地,我们用如下方法画出损失:
plt.plot(history.history['val_acc']) plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Acc') plt.legend(['Training', 'Validation'], loc='upper right') 我们可以很清楚地看到,训练集上的准确率要比验证集上高得多了。 类似地,我们用如下方法画出损失:
1、把tensorflow2的history对象的epoch和损失用图的方式展示出来? plt.plot(history.epoch,history.history.get('loss')) #把epoch当横左边,把loss当纵坐标 二、逻辑回归实例 博客对应课程的视频位置: In [1]: import tensorflow as tf import pandas as pd ...
plt.show()# 绘制三个模型的三组曲线plot_history([('baseline', baseline_history), ('smaller', smaller_history), ('bigger', bigger_history)]) 程序在命令行的输出就不贴出来了,除了输出的训练迭代过程,在之前还输出了每个模型的summary()。这里主要看最后的binary_crossentropy曲线图。
history.history).plot(figsize=(8, 5))plt.gca().set_ylim(0, 1) plt.show() 我使用以下代码(Keras + Tensorflow)来绘制我的神经网络模型在每个训练时期的性能,如下所示 ? 但是,有没有办法访问这4个性能指标的数据,即损失,准确性,val_loss,val_accuracy作为数组(因为我想在后面分析它们)? 非...