точность погрузки и потери эпох CNN - PullRequest
Новая
       4

точность погрузки и потери эпох CNN

1 голос
/ 04 марта 2020

Я сохранил свои исторические эпохи построенного CNN, используя приведенный ниже код 

history=classifier.fit_generator(training_set,
                        steps_per_epoch = 3194 // batchsize,
                        epochs = 100,
                        validation_data =test_set,
                        validation_steps = 1020 // batchsize)
with open('32_With_Dropout_rl_001_1_layer', 'wb') as file_pi:
        pickle.dump(history.history, file_pi)

plt.plot(history.history['val_accuracy'])
plt.title('model accuracy using 32 filters, dropout and .001 Adam learning rate')
plt.ylabel('accuracy')
plt.xlabel('epoch')
plt.legend(['test'], loc='upper left')
plt.show()
# summarize history for loss
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('model loss using 32 filters, dropout and .001 Adam learning rate')
plt.ylabel('loss')
plt.xlabel('epoch')
plt.legend(['test'], loc='upper left')
plt.show()

Я пытаюсь загрузить тот же график, который сохранил, используя приведенный ниже код, но он дает мне AttributeError: 'dict 'У объекта нет атрибута' history '


f = open('32_With_Dropout_rl_001_1_layer', 'rb')
history = pickle.load(f)
f.close()

# summarize history for accuracy
plt.plot(history.history['val_accuracy'])
plt.title('model accuracy using 32 filters, dropout and .001 Adam learning rate')
plt.ylabel('accuracy')
plt.xlabel('epoch')
plt.legend(['test'], loc='upper left')
plt.show()
# summarize history for loss
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('model loss using 32 filters, dropout and .001 Adam learning rate')
plt.ylabel('loss')
plt.xlabel('epoch')
plt.legend(['test'], loc='upper left')
plt.show()

1 Ответ

3 голосов
/ 04 марта 2020

Вы сохраняете history.histroy dict not history. Попробуйте получить доступ к своим данным через history['val_loss'] из загруженных данных маринада.

...