Как вернуть историю потерь моделей с несколькими выходами в Keras?

Question

Я использую Python 3.7 и Keras 2.2.4. Я создал модель Keras с двумя выходными слоями:

self.df_model = Model(inputs=input, outputs=[out1,out2])

Поскольку история потерь возвращает только одно значение потерь за эпоху, я хочу получить потери каждого выходного слоя. Как можно получить два значения потерь за эпоху, по одному для каждого выходного слоя?

Answer 1

Каждая модель в Керасе имеет обратный вызов History по умолчанию, в котором хранятся все значения потерь и метри c всех эпох, как совокупные значения, так и для каждого выходного слоя. Этот обратный вызов создает объект History, который возвращается при вызове модели fit, и вы можете получить доступ ко всем этим значениям, используя свойство history этого объекта (на самом деле это словарь):

history = model.fit(...)
print(history.history)  # <-- a dict which contains all the loss and metric values per epoch

Минимальный воспроизводимый пример:

from keras import layers
from keras import Model
import numpy as np

inp = layers.Input((1,))
out1 = layers.Dense(2, name="output1")(inp)
out2 = layers.Dense(3, name="output2")(inp)

model = Model(inp, [out1, out2])
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

x = np.random.rand(2, 1)
y1 = np.random.rand(2, 2)
y2 = np.random.rand(2, 3)
history = model.fit(x, [y1,y2], epochs=5)

print(history.history)

#{'loss': [1.0881365537643433, 1.084699034690857, 1.081269383430481, 1.0781562328338623, 1.0747418403625488],
# 'output1_loss': [0.87154925, 0.8690172, 0.86648905, 0.8641926, 0.8616721],
# 'output2_loss': [0.21658726, 0.21568182, 0.2147803, 0.21396361, 0.2130697]}