在 epoch 结束时获取准确性和验证准确性的值时面临问题

Question

我正在使用 resnet 在 mnist 数据集上构建模型。实际上我需要一些图表来处理。完整代码为here.

我需要的图表是，

时期与验证损失
时期与训练损失
时代与验证准确性
时代与训练准确性

我得到了前两张图。但我没能画出其余部分。当我尝试绘制它们时会发生以下情况。

我构建了一个 class 来存储 4 个值（验证损失、训练损失、验证准确性、训练准确性）。代码如下。

class LossHistory(Callback):
def on_train_begin(self, logs={}):
    self.losses = []
    self.val_losses = []
    self.acc = []
    self.val_acc = []
    
def on_epoch_end(self, batch, logs={}):
    self.losses.append(logs.get('loss'))
    self.val_losses.append(logs.get('val_loss'))
    self.acc.append(logs.get('acc'))
    print(logs.get('acc'))                  """ Showing "None" """
    self.val_acc.append(logs.get('val_acc'))
    print(logs.get('val_acc'))              """ Showing "None" """

训练完成后...

predictions, history = run_resNet()

当我做...

print(history.acc)
print(history.val_acc)

我得到的输出...

[None, None, None, None, None,........]
[None, None, None, None, None,........]

有什么问题吗？如何摆脱它？

Answer 1

当您尝试从日志中获取准确度指标时，更新准确度指标的名称（“准确度”而不是 'acc'），如下所示：

def on_epoch_end(self, batch, logs={}):
    self.losses.append(logs.get('loss'))
    self.val_losses.append(logs.get('val_loss'))
    self.acc.append(logs.get('accuracy'))
    print(logs.get('accuracy'))
    self.val_acc.append(logs.get('val_accuracy'))
    print(logs.get('val_accuracy'))

查看更新后的 notebook 以获取完整代码。

在 epoch 结束时获取准确性和验证准确性的值时面临问题

Facing problem in fetching the value of accuracy and validation accuracy on epoch ends

python

keras

neural-network

callback

resnet