python - Tensorflow Keras 模型 : how to get the best score from a history object

Question

我正在尝试使用 tensorflow keras 训练多个机器学习模型，我只是想知道有没有办法在训练完成后获得训练时取得的最佳分数。我在网上发现 .fit 函数返回一个历史对象，可以访问它以获得最好的分数，尽管从我试过的代码中它说“AttributeError:‘History’对象没有属性‘best_score’”，我找不到一个在线属性列表，所以这就是我在这里问的原因。

提前致谢。

History = model.fit(Xtrain, ytrain, epochs=1, validation_data=(Xtest, ytest), verbose=1)

print("Best: %f using %s" % (History.best_score, History.best_params_))

PS，我知道训练 1 个 epoch 不会有任何效果，我只是想测试代码

Answer 1

我假设您只想从历史对象中获得最好的分数。

hist = model.fit(...)

print(hist.history) # this will print a dictionary object, now you need to grab the metrics / score you're looking for

# if your score == 'acc', if not replace 'acc' with your metric

best_score = max(hist.history['acc'])

print(best_score)

如果您的指标是“准确性”，请改用它。

如果你想要最好的模型，你可以使用 ModelCheckPoint https://keras.io/callbacks/