machine-learning - 如何在 Keras 中拟合模型期间检查预测输出？

Question

我是 Keras 新手，我学会了拟合和评估模型。 评估模型后，我们可以看到模型做出的实际预测。

我想知道在 Keras 中拟合期间是否也可以看到预测？到目前为止，我找不到任何执行此操作的代码。

Answer 1

由于这个问题没有指定“纪元”，并且由于使用回调可能代表额外的计算，因此我认为这并不完全是重复。

通过 tensorflow ，您可以使用自定义训练循环并打开急切执行。创建自定义训练循环的简单教程:https://www.tensorflow.org/tutorials/eager/custom_training_walkthrough

基本上你会:

#transform your data in to a Dataset:
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
    (x_train, y_train)).shuffle(some_buffer).batch(batchSize) 
     #the above is buggy in some versions regarding shuffling, you may need to shuffle
     #again between each epoch    


#create an optimizer    
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()

#create an epoch loop:
for e in range(epochs):

    #create a batch loop
    for i, (x, y_true) in enumerate(dataset):

        #create a tape to record actions
        with  tf.GradientTape() as tape:

            #take the model's predictions
            y_pred = model(x)

            #calculate loss
            loss = tf.keras.losses.binary_crossentropy(y_true, y_pred)

        #calculate gradients
        gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_weights)

        #apply gradients
        optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_weights)

您可以使用 y_pred var 执行任何操作，包括获取其 numpy_pred = y_pred.numpy() 值。

本教程提供了有关指标和验证循环的更多详细信息。