這篇文章主要介紹keras中深度模型訓練的示例分析，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

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記錄訓練過程

history=model.fit(X_train, Y_train, epochs=epochs,batch_size=batch_size,validation_split=0.1)

將訓練過程記錄在history中

利用時間記錄模型

import time
model_id = np.int64(time.strftime('%Y%m%d%H%M', time.localtime(time.time())))
model.save('./VGG16'+str(model_id)+'.h6')

保存模型及結(jié)構(gòu)圖

from keras.utils import plot_model
model.save('/opt/Data1/lixiang/letter_recognition/models/VGG16'+str(model_id)+'.h6')
plot_model(model, to_file='/opt/Data1/lixiang/letter_recognition/models/VGG16'+str(model_id)+'.png')

繪制訓練過程曲線

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()#新建一張圖
plt.plot(history.history['acc'],label='training acc')
plt.plot(history.history['val_acc'],label='val acc')
plt.title('model accuracy')
plt.ylabel('accuracy')
plt.xlabel('epoch')
plt.legend(loc='lower right')
fig.savefig('VGG16'+str(model_id)+'acc.png')
fig = plt.figure()
plt.plot(history.history['loss'],label='training loss')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='val loss')
plt.title('model loss')
plt.ylabel('loss')
plt.xlabel('epoch')
plt.legend(loc='upper right')
fig.savefig('VGG16'+str(model_id)+'loss.png')

文件記錄最終訓練結(jié)果

logFilePath = './log.txt'
fobj = open(logFilePath, 'a')
fobj.write('model id: ' + str(model_id)+'\n')
fobj.write('epoch: '+ str(epochs) +'\n')
fobj.write('x_train shape: ' + str(X_train.shape) + '\n')
fobj.write('x_test shape: ' + str(X_test.shape)+'\n')
fobj.write('training accuracy: ' + str(history.history['acc'][-1]) + '\n')
fobj.write('model evaluation results: ' + str(score[0]) + ' ' +str(score[-1])+'\n')
fobj.write('---------------------------------------------------------------------------\n')
fobj.write('\n')
fobj.close()

以字典格式保存訓練中間過程

import pickle
file = open('./models/history.pkl', 'wb')
pickle.dump(history.history, file)
file.close()

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網(wǎng)站路徑：http://chinadenli.net/article24/edhje.html

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