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我正在安装一个 train_generator 并通过自定义回调来计算我的 validation_generator 上的自定义指标。如何在自定义回调中访问参数 validation_steps
和 validation_data
?self.params
里没有,self.model
里也找不到。这就是我想做的。欢迎任何不同的方法。
model.fit_generator(generator=train_generator,
steps_per_epoch=steps_per_epoch,
epochs=epochs,
validation_data=validation_generator,
validation_steps=validation_steps,
callbacks=[CustomMetrics()])
class CustomMetrics(keras.callbacks.Callback):
def on_epoch_end(self, batch, logs={}):
for i in validation_steps:
# features, labels = next(validation_data)
# compute custom metric: f(features, labels)
return
喀拉斯:2.1.1
更新
我设法将我的验证数据传递给自定义回调的构造函数。然而,这会导致恼人的“内核似乎已经死亡。它将自动重新启动。”信息。我怀疑这是否是正确的方法。有什么建议吗?
class CustomMetrics(keras.callbacks.Callback):
def __init__(self, validation_generator, validation_steps):
self.validation_generator = validation_generator
self.validation_steps = validation_steps
def on_epoch_end(self, batch, logs={}):
self.scores = {
'recall_score': [],
'precision_score': [],
'f1_score': []
}
for batch_index in range(self.validation_steps):
features, y_true = next(self.validation_generator)
y_pred = np.asarray(self.model.predict(features))
y_pred = y_pred.round().astype(int)
self.scores['recall_score'].append(recall_score(y_true[:,0], y_pred[:,0]))
self.scores['precision_score'].append(precision_score(y_true[:,0], y_pred[:,0]))
self.scores['f1_score'].append(f1_score(y_true[:,0], y_pred[:,0]))
return
metrics = CustomMetrics(validation_generator, validation_steps)
model.fit_generator(generator=train_generator,
steps_per_epoch=steps_per_epoch,
epochs=epochs,
validation_data=validation_generator,
validation_steps=validation_steps,
shuffle=True,
callbacks=[metrics],
verbose=1)
最佳答案
您可以直接遍历 self.validation_data 以在每个纪元结束时聚合所有验证数据。如果您想计算整个验证数据集的精度、召回率和 F1:
# Validation metrics callback: validation precision, recall and F1
# Some of the code was adapted from https://medium.com/@thongonary/how-to-compute-f1-score-for-each-epoch-in-keras-a1acd17715a2
class Metrics(callbacks.Callback):
def on_train_begin(self, logs={}):
self.val_f1s = []
self.val_recalls = []
self.val_precisions = []
def on_epoch_end(self, epoch, logs):
# 5.4.1 For each validation batch
for batch_index in range(0, len(self.validation_data)):
# 5.4.1.1 Get the batch target values
temp_targ = self.validation_data[batch_index][1]
# 5.4.1.2 Get the batch prediction values
temp_predict = (np.asarray(self.model.predict(
self.validation_data[batch_index][0]))).round()
# 5.4.1.3 Append them to the corresponding output objects
if(batch_index == 0):
val_targ = temp_targ
val_predict = temp_predict
else:
val_targ = np.vstack((val_targ, temp_targ))
val_predict = np.vstack((val_predict, temp_predict))
val_f1 = round(f1_score(val_targ, val_predict), 4)
val_recall = round(recall_score(val_targ, val_predict), 4)
val_precis = round(precision_score(val_targ, val_predict), 4)
self.val_f1s.append(val_f1)
self.val_recalls.append(val_recall)
self.val_precisions.append(val_precis)
# Add custom metrics to the logs, so that we can use them with
# EarlyStop and csvLogger callbacks
logs["val_f1"] = val_f1
logs["val_recall"] = val_recall
logs["val_precis"] = val_precis
print("— val_f1: {} — val_precis: {} — val_recall {}".format(
val_f1, val_precis, val_recall))
return
valid_metrics = Metrics()
然后您可以将 valid_metrics 添加到回调参数:
your_model.fit_generator(..., callbacks = [valid_metrics])
如果您希望其他回调使用这些措施,请务必将其放在回调的开头。
关于python - 在自定义回调中访问验证数据,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47676248/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!