tensorflow 如何设计tf.keras回调函数以保存每个批次和每个时期模型预测

k0pti3hp 于 2023-01-13 发布在其他

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我想创建一个tf.keras回调函数，以保存训练期间每个批次和每个时期的模型预测
我已经尝试了下面的回调，但是它给出了如下错误

AttributeError: 'PredictionCallback' object has no attribute 'X_train'

我的密码是

class PredictionCallback(tf.keras.callbacks.Callback):    

  def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):

    y_pred = self.model.predict(self.X_train)

    print('prediction: {} at epoch: {}'.format(y_pred, epoch))

    pd.DataFrame(y_pred).assign(epoch=epoch).to_csv('{}_{}.csv'.format(filename, epoch))

    cnn_model.fit(X_train, y_train,validation_data=[X_valid,y_valid],epochs=epochs,batch_size=batch_size,
               callbacks=[model_checkpoint,reduce_lr,csv_logger, early_stopping,PredictionCallback()],
               verbose=1)

我也试过Create keras callback to save model predictions and targets for each batch during training，但还没有成功。希望Maven能帮助我。谢谢。

tensorflow

来源：https://stackoverflow.com/questions/75070040/how-to-design-tf-keras-callback-to-save-model-predictions-for-each-batch-and-eac

2条答案

按热度按时间

ws51t4hk1#

我试过了

class PredictionCallback(tf.keras.callbacks.Callback):    
  def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
    y_pred = self.model.predict(self.validation_data[0])
    print('prediction: {} at epoch: {}'.format(y_pred, epoch))
    pd.DataFrame(y_pred.reshape(200,80)).assign(epoch=epoch).to_csv('{}_{}.csv'.format('filename', epoch))
    np.savetxt('output.txt',y_pred.reshape(200,80))

但是它没有将结果保存在文件名中，为什么？

赞(0）回复(0）举报 2023-01-13

eaf3rand2#

你好，你的思路是正确的。你可以使用下面的回调函数通过txt文件存储它：

class PredictionCallback(tf.keras.callbacks.Callback): 
  def __init__(self, model, test_data):
    self.model = model
    self.test_data = test_data
    
  def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):

    x,y = self.test_data
    y_pred = self.model.predict(x)

之后，您可以使用tensorflow的fit函数训练模型：

history = model.fit(x1, y1, batch_size=128, epochs=10,
                    callbacks= [PredictionCallback(model, [x2, y2] )])

在定义了您的体系结构之后：
model = network()
这对我很有效。看看你是否也在你的文件夹的正确路径。

赞(0）回复(0）举报 2023-01-13

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