Bir Keras sinir ağı modeli çalıştırdığınızda bir dosyaya

Question

için Keras kaybı çıkışını günlüğe nasıl konsolda böyle bir şey görebilirsiniz:

Epoch 1/3 
    6/1000 [..............................] - ETA: 7994s - loss: 5111.7661 

zaman umarım geliştirir kaybı ilerledikçe. Bu kayıpları zaman içinde bir dosyaya kaydetmek istiyorum, böylece onlardan öğrenebileceğim. Ben denedim:

logging.basicConfig(filename='example.log', filemode='w', level=logging.DEBUG) 

ama bu işe yaramaz. Bu durumda hangi düzeyde kayıt yapmam gerektiğinden emin değilim.

Ben de olduğu gibi bir geri arama kullanarak denedim:

def generate_train_batch(): 
    while 1: 
     for i in xrange(0,dset_X.shape[0],3): 
      yield dset_X[i:i+3,:,:,:],dset_y[i:i+3,:,:] 

class LossHistory(keras.callbacks.Callback): 
    def on_train_begin(self, logs={}): 
     self.losses = [] 

    def on_batch_end(self, batch, logs={}): 
     self.losses.append(logs.get('loss')) 
logloss=LossHistory() 
colorize.fit_generator(generate_train_batch(),samples_per_epoch=1000,nb_epoch=3,callbacks=['logloss']) 

ama belli ki bu bir dosyaya yazmıyor. Metot ne olursa olsun, bir geri arama ya da kayıt modülü ya da başka bir şey aracılığıyla, bir dosyaya bir sinir ağının kaybolması için çözümlerinizi duymak isterim. Teşekkürler!

Answer 1

Sorununuza basit bir çözüm var. Her zaman fit yöntemlerinden herhangi biri kullanılır - sonuç olarak Geçmiş Geri Arama adlı adlı özel geri dönüş döndürülür. Her dönemden sonra kayıtlı tüm metriklerin bir sözlüğü olan history numaralı bir alana sahiptir. Yani tefriş yapabilirsiniz her çağın sonra kayıp fonksiyonu değerlerinin listesini almak için:

history_callback = model.fit(params...) 
loss_history = history_callback.history["loss"] 

O (örn numpy diziye dönüştürerek ve savetxt yöntemini kullanarak) bir dosyaya böyle listesini kaydetmek kolaydır.

GÜNCELLEME:

Dene:

import numpy 
numpy_loss_history = numpy.array(loss_history) 
numpy.savetxt("loss_history.txt", numpy_loss_history, delimiter=",") 

GÜNCELLEME 2:

her parti bir içinde Keras Callbacks Documentation yazılır sonra kayıpta sorununa çözüm oluşturma Bir Geri Arama paragraf. gider burada

import sys 
oldStdout = sys.stdout 
file = open('logFile', 'w') 
sys.stdout = file 
model.fit(Xtrain, Ytrain) 
sys.stdout = oldStdout 

Answer 2

Sen model.fit yönteminden önce bir dosyaya sys.stdout nesneyi yönlendirmek ve aşağıdaki gibi model.fit yönteminden sonra standart konsola bunu yeniden atayabilirsiniz. Keras tarih çıkışı, pandalar DataSet girişi ile mükemmel bir uyum sağlar. Eğer tek satırda csv tüm geçmişi istiyorsanız

: pandas.DataFrame(model.fit(...).history).to_csv("history.csv")

Alkış

Answer 3

Eski soruyu, ancak:

Answer 4

Sen CSVLogger geri arama kullanabilirsiniz.Örneğin,

: en

from keras.callbacks import CSVLogger 

csv_logger = CSVLogger('log.csv', append=True, separator=';') 
model.fit(X_train, Y_train, callbacks=[csv_logger]) 

Görünüş: Keras Callbacks