machine-learning - 如何根据加载的重量创建损失图？ (model.load_weights) 如何将 model.load_weights 添加到历史记录中？

Question

我想造成损失。 (情节)我使用 Mask-RCNN。我从模型中加载了权重。但我无法创建损失函数。我收到错误:“模型”对象没有属性“历史记录”

model = modellib.MaskRCNN(mode="training",
                          config=config,
                          model_dir=ROOT_DIR)

model.load_weights('/my/path/to/mask_rcnn_0007.h5', by_name=True)
model.load_weights(''/my/path/to/mask_rcnn_0008.h5'', by_name=True)
model.load_weights(''/my/path/to/mask_rcnn_0009.h5'', by_name=True)
model.load_weights(''/my/path/to/mask_rcnn_0010.h5'', by_name=True)
model.load_weights(''/my/path/to/mask_rcnn_0011.h5'.h5', by_name=True)


history = model.keras_model.history.history

Answer 1

你可以使用张量板

$ tensorboard --logdir logs/

logs/-->使用保存 .h5 文件的文件夹

you should see something like this in your browser, using https://127.0.0.1:6006/ .