Как я могу отследить потерю DCGAN

Question

Я слежу за этим https://www.tensorflow.org/tutorials/generative/dcgan#the_discriminator, но использую свои собственные изображения. Я хотел каким-то образом посмотреть на потери, точность и / или что-то еще, что может быть полезно посмотреть для оптимизации сети. Сейчас меня больше волнуют только потери. Я попытался посмотреть на аналогичные примеры, которые включают способ показать убыток, подобный этому https://machinelearningmastery.com/practical-guide-to-gan-failure-modes/. Однако я до сих пор не понимаю, как это сделать для примера с тензорным потоком DCGAN.

Для ясности, у меня есть функция потерь. Я просто не могу понять, как его распечатать, чтобы увидеть, что происходит.

О, я должен упомянуть, что я заставляю его печатать «решение» для каждого сгенерированного изображения в каждую эпоху. Так что я знаю, как это сделать.

Answer 1

В итоге я просто поместил.

noise = tf.random.normal([BATCH_SIZE, noise_dim])
generated_images = generator(noise, training=True)
real_output = discriminator(image_batch, training=True)
fake_output = discriminator(generated_images, training=True)
gen_loss = generator_loss(fake_output)
disc_loss = discriminator_loss(real_output, fake_output)
print(gen_loss)
print(disc_loss)

в for l oop внутри функции train.