如何在n个纪元之后调用回调，但总是在训练的最后一个纪元？
模型出错了，请稍后重试~
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我想在n个纪元之后调用一个回调，但总是在训练的最后一个纪元。Here解释了如何在n个纪元之后调用回调。_do_the_stuff() 有没有一种更简单的方法，在不需要on_training_end的情况下
浏览 20提问于2021-04-14得票数 1
我在.tsv中做了这个自定义回调，以获得每个纪元末尾的嵌入向量。它应该将向量保存在一个.tsv上，但由于名称不会在每个纪元上更新，所以它会导致重写第一个文件。因此，在训练结束时，我只获得了最后一个纪元的向量。我需要一种方法来在Keras文件名上添加纪元编号，但我不知道怎么做。vec = model.layers[0].get_weights()[0]
out_v.w
浏览 19提问于2020-08-28得票数 0
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我想知道是否可以使用交叉验证或固定的预定义验证集来确定使用Python中的Keras的神经网络的“最佳”纪元数。我意识到这不是一个可复制的例子，尽管我认为我的问题没有必要这样做。
浏览 8提问于2019-08-06得票数 1
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我有一个美国有线电视新闻网的代码，它可以确定图像中是否包含暴力、毒品、恐怖或色情内容。我目前正处于训练CNN的阶段，并尝试不同的配置，以找到我的CNN的最佳准确性。我像这样使用回调：
checkpoint = ModelCheckpoint(WEIGHTS_PATH, monitor='val_acc', verbose=1, save_best_only=True，具有最高val_acc的<em
浏览 8提问于2019-11-01得票数 0
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我正在训练我的神经网络，并使用提前停止。我的耐心是10，验证损失最小的时期是15。我的网络运行到25个时期，然后停止，但如果我理解正确，我的模型是具有25个时期的模型，而不是15
有没有简单的方法可以恢复到15个时期的模型，或者我需要重新实例化模型并运行15个时期？
浏览 11提问于2019-07-05得票数 1
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我正在使用tensorflow训练一个模型。我有一个自定义的回调函数，它在epoch_end上打印出一些数据。具体地说，训练准确性或验证损失。使用模型中的verbose=1，fit tensorflow打印出训练损失、训练精度、val_loss和val_accuracy，如下所示。显然，is也在使用tqdm打印进度条。问题是，如果我打印出在纪元末尾的回调中从acc=logs.get
浏览 22提问于2020-10-29得票数 0
我正在使用如下的基本代码在TensorFlow Keras中训练神经网络对于model.fit的每个时期，有没有办法打印出并保存损失函数值、梯度和梯度的范数？
浏览 0提问于2021-05-30得票数 0
我知道您可以通过将其写入检查点的文件名来保存相应的纪元和验证错误。然而，这意味着可以保存很多模型，我希望这会导致我的GPU出现内存错误。有没有一种方法可以获得与最终最佳模型相对应的纪元和val损失，而不必将其写入文件名中？
浏览 1提问于2018-11-20得票数 1
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如何配置Keras以停止训练，直到收敛或损失为0时？我强烈地想要让它变得更合适。我不想设置纪元数。我只想让它在收敛的时候停下来。
浏览 2提问于2018-11-26得票数 7
我使用以下代码在训练模型的循环之外创建了一个检查点管理器：然后，在训练模型时，我使用ckpt_save_path = ckpt_manager.save()在每个时期之后保存变量。假设我想实现一种提前停止的方法，我需要在特定时期之后
浏览 6提问于2020-07-16得票数 1
我希望通过在keras模型的训练/测试阶段存储相应度量的每个值来将损失和准确性这样的度量标准作为一个图表。
PS:我知道我们可以像下面这样使用mlflow的autolog特性，但是我不想使用它。
浏览 2提问于2022-06-02得票数 3
作为标准，我使用了20个时期。我想通过预测20个时期中的每个时期来检查我的模型是否学习得很好。有人知道怎么帮我吗？
浏览 1提问于2016-04-26得票数 20
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如何在恢复训练时保存和加载回调？
、、、、
目前，我正在使用Keras中的回调来根据最低的验证损失对模型进行检查点。由于该模型每个时期需要5-6小时的训练，因此我在Google Colab断开连接之前完成了大约2个时期。因此，每次它断开连接时，我都会从最后一个检查点恢复训练。
到目前为止，我正在使用model.save和model.load来保留有关回调、权重和训练配置的所有信息。validation_data = validation_ge
浏览 2提问于2020-07-08得票数 0
我创建了一个自定义的docker容器来在Amazon Sagemaker上运行Catboost，遵循这个演示(https://github.com/aws-samples/sagemaker-byo-catboost-container-demo我现在想使用这个自定义容器进行超参数调优，但这不是内置或预建的Sagemaker容器，因此我不确定是否可以或如何使用自定义容器在Sagemaker上创建超参数调优作业。我没有找到任何关于使用自定义docke
浏览 35提问于2021-01-03得票数 4
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我第一次使用Keras来解决一个回归问题。我设置了一个提前停止回调，使用patience=3监控val_loss (均方误差)。然而，即使val_loss在最后几个时期减少，训练也会停止。要么是我的代码中有bug，要么是我无法理解回调的真正含义。有人能理解这是怎么回事吗？我在下面提供了训练进度和模型构建代码。正如你在下面看到的，训练在时代8停止了，但val_loss从时代6开始就一
浏览 33提问于2021-08-17得票数 0
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我有一个训练图像的模型，我想知道如何在一定时期后保存模型，这样我就有了多个参考点，而不是只有一个保存的模型。另外，如何指定要保存模型的文件夹或目录？这里有一个例子，我应该在哪里添加新的代码，以便在几个纪元之后保存？(另一个次要问题是，模型最后的save命令会起作用吗？我还没有开始训练，我不想在训练结束时发现模型
浏览 14提问于2021-01-31得票数 0
tf.estimator input_fn的签名可能如下所示： def input_fn(files:list, params:dict):
dataset = tf.data.TFRecordDataset这样的定义允许人们按如下方式构造它们的所有input_fn： train_fn = lambda: input_fn(files['training_set'], {**params, **{"mode我的问题是，如何更改input_fn签名以允许基于纪元
浏览 16提问于2019-06-14得票数 1
在我的机器学习任务中，我有一个问题，在一些罕见的情况下(时期)，优化器看到一个糟糕的训练集，在那个时期之后，权重和偏差变得完全混乱，所以我想放弃这个时期。我编写了一个小的回调函数，如下面的example所示 from keras.callbacks import Callback
model.fit(
浏览 33提问于2020-10-31得票数 1
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