Моя цель - сохранять журналы Keras (точность, потери и т. Д.) На Google Диске после каждой эпохи
Я использую следующий код:
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
class HistoryCallback(callbacks.Callback):
def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
with open("drive/My Drive/"+csv_path, "a") as myfile:
myfile.write(str(epoch)+","+str(logs)+"\n")
classifier.fit_generator (..., callbacks = [HistoryCallback ()])
На моем диске я иногда получаю странный вывод, например:
25 {'acc': 0.963835932997043 loss': 0.10425430848152908 val_acc': 0.7071953016230713 val_loss': 1.1386645126622854 lr': 2.3961632e-06}
2366427 loss': 1.1117452404459112 val_acc': 0.5577092514076597 val_loss': 1.0548135743792362 lr': 4.980681e-06}
2 {'acc': 0.6330444829612712 loss': 0.9205646275682026 val_acc': 0.5994126287500939 val_loss': 0.9518886575614829 lr': 4.956604e-06}
3 {'acc': 0.6983824379057777 loss': 0.7753418573921365 val_acc': 0.6314243757777277 val_loss': 0.8930798317542336 lr': 4.923029e-06}
4 {'acc': 0.7437319468601393 loss': 0.6659318362681732 val_acc': 0.6464023491359492 val_loss': 0.866631023106596 lr': 4.8800885e-06}
5 {'acc': 0.7798526863016054 loss': 0.5813610065455109 val_acc': 0.6637298091742786 val_loss': 0.8554121221564764 lr': 4.8279526e-06}
6 {'acc': 0.8090410167584868 loss': 0.5098161270401851 val_acc': 0.6657856092579039 val_loss': 0.8496283279291509 lr': 4.7668264e-06}
7 {'acc': 0.8317157712132858 loss': 0.45465362796302755 val_acc': 0.6734214392352559 val_loss': 0.8745797048056179 lr': 4.6969512e-06}
8 {'acc': 0.8491478913819287 loss': 0.4042509938624124 val_acc': 0.688986784105959 val_loss': 0.8465897937878288 lr': 4.6186033e-06}
....
Как видите, порядок перепутан, эпоха 0 отсутствует, а 2366427 - это часть точности с отсутствующим номером эпохи и несколькими предыдущими числами
Кто-нибудь сталкивался с этим раньше и знает, как поступитьс этим?
РЕДАКТИРОВАТЬ: Я заметил, что после некоторых эпох, файл на GDrive также 0 байтов, а затем на следующей эпохе он заполняется обратно