绘制 Keras 模型训练历史 - Python

在使用 Keras 训练模型时，我们会得到训练历史，包括 loss 和 accuracy 等指标随着训练轮次的变化情况。 在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 和 Matplotlib 库将 Keras 模型训练历史以图表的形式绘制出来。

安装依赖

在开始之前，我们需要安装以下依赖：

pip install matplotlib

绘制训练历史

绘制训练历史的过程非常简单，只需要按照以下步骤进行操作：

1. 得到 Keras 模型训练历史

   history = model.fit(x_train, y_train,
                       batch_size=batch_size,
                       epochs=epochs,
                       verbose=1,
                       validation_data=(x_test, y_test))
   

2. 使用 Matplotlib 库绘制训练历史图表

   import matplotlib.pyplot as plt
   
   # 绘制 Loss 曲线
   plt.plot(history.history['loss'])
   plt.plot(history.history['val_loss'])
   plt.title('Model Loss')
   plt.ylabel('Loss')
   plt.xlabel('Epoch')
   plt.legend(['train', 'validation'], loc='upper left')
   plt.show()
   
   # 绘制 Accuracy 曲线
   plt.plot(history.history['accuracy'])
   plt.plot(history.history['val_accuracy'])
   plt.title('Model Accuracy')
   plt.ylabel('Accuracy')
   plt.xlabel('Epoch')
   plt.legend(['train', 'validation'], loc='upper left')
   plt.show()
   

   这里我们绘制了 Loss 曲线和 Accuracy 曲线，分别显示了训练集和验证集的指标变化情况。如果你训练的是回归模型，那么可以将 Loss 换成 MSE（Mean Squared Error）。

结论

在这篇文章中，我们学习了如何使用 Python 和 Matplotlib 库绘制 Keras 模型训练历史。通过可视化训练历史，我们可以更好地了解模型在训练过程中的性能表现，从而更好地优化模型训练过程。