如何使用训练有素的模型绘制准确性
How to plot accuracy with a trained model
我有一个 Tensorflow
模型已经在我的笔记本上训练过,我想在之后绘制准确率和损失。
这是我的代码:
myGene = trainGenerator(2,'/content/data/membrane/train','image','label',
data_gen_args,save_to_dir = None)
model = unet()
model_checkpoint = ModelCheckpoint('unet_membrane.hdf5',
monitor='loss',verbose=1, save_best_only=True)
model.fit_generator(myGene,steps_per_epoch=2000,
epochs=5,callbacks=[model_checkpoint])
有没有办法绘制任何东西?
因为我试过 matplotlib
但它不起作用。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(history['accuracy'])
plt.plot(history['loss'])
试试这个:
history = model.fit_generator(myGene,
steps_per_epoch=2000,
epochs=5,callbacks=[model_checkpoint])
然后,用于绘图:
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['loss'])
我有一个 Tensorflow
模型已经在我的笔记本上训练过,我想在之后绘制准确率和损失。
这是我的代码:
myGene = trainGenerator(2,'/content/data/membrane/train','image','label',
data_gen_args,save_to_dir = None)
model = unet()
model_checkpoint = ModelCheckpoint('unet_membrane.hdf5',
monitor='loss',verbose=1, save_best_only=True)
model.fit_generator(myGene,steps_per_epoch=2000,
epochs=5,callbacks=[model_checkpoint])
有没有办法绘制任何东西?
因为我试过 matplotlib
但它不起作用。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(history['accuracy'])
plt.plot(history['loss'])
试试这个:
history = model.fit_generator(myGene,
steps_per_epoch=2000,
epochs=5,callbacks=[model_checkpoint])
然后,用于绘图:
plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['loss'])