keras : comment sauvegarder l'attribut de l'historique de formation de l'objet historique

Question

Dans Keras, nous pouvons retourner la sortie de model.fit à une histoire comme suit :

 history = model.fit(X_train, y_train, 
                     batch_size=batch_size, 
                     nb_epoch=nb_epoch,
                     validation_data=(X_test, y_test))

Maintenant, comment sauvegarder l'attribut historique de l'objet historique dans un fichier pour d'autres utilisations (par exemple, tracer des graphiques de gains ou de pertes en fonction des époques) ?

Answer 1

Ce que j'utilise est le suivant :

    with open('/trainHistoryDict', 'wb') as file_pi:
        pickle.dump(history.history, file_pi)

De cette façon, j'enregistre l'historique sous forme de dictionnaire au cas où je voudrais ultérieurement tracer la perte ou la précision.

Answer 2

Une autre façon de procéder :

Comme history.history est un dict vous pouvez également le convertir en un pandas DataFrame qui peut ensuite être enregistré pour répondre à vos besoins.

Pas à pas :

import pandas as pd

# assuming you stored your model.fit results in a 'history' variable:
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# convert the history.history dict to a pandas DataFrame:     
hist_df = pd.DataFrame(history.history) 

# save to json:  
hist_json_file = 'history.json' 
with open(hist_json_file, mode='w') as f:
    hist_df.to_json(f)

# or save to csv: 
hist_csv_file = 'history.csv'
with open(hist_csv_file, mode='w') as f:
    hist_df.to_csv(f)

Answer 3

Le moyen le plus simple :

L'épargne :

np.save('my_history.npy',history.history)

Chargement :

history=np.load('my_history.npy',allow_pickle='TRUE').item()

Alors l'historique est un dictionnaire et vous pouvez récupérer toutes les valeurs souhaitables en utilisant les clés.

Answer 4

Le site model L'historique peut être sauvegardé dans un fichier comme suit

import json
hist = model.fit(X_train, y_train, epochs=5, batch_size=batch_size,validation_split=0.1)
with open('file.json', 'w') as f:
    json.dump(hist.history, f)

Answer 5

A history Les objets ont un history est un dictionnaire qui contient différentes métriques de formation pour chaque époque de formation. Ainsi, par exemple history.history['loss'][99] retournera une perte de votre modèle dans une 100ème époque de formation. Afin d'éviter cela, vous pouvez pickle ce dictionnaire ou simplement sauvegarder différentes listes de ce dictionnaire dans un fichier approprié.