Keras、検証データのメトリックスを印刷

Question

これは適切な場所でない場合、些細な質問で申し訳ありませんが、より良い情報源を教えてください。

kerasメトリックをvalidation_dataにのみ印刷する方法はありますか？

いくつかのエポック固有の指標（精度、リコール、f1スコアなど）をトラッキングしたいと考えています。ケラスのヒストリーで利用できる便利なメソッドがいくつかありますが、テスト/検証時には、トレーニング時にバッチ単位で計算すると意味がありません。

訓練の指標は、私のログを乱すだけです。それらをミュートする方法はありますか？

EDIT：私はCallbackをサブクラス化でき、エポックエンドでのみ行うことができますが、エポックごとに検証データを2回、コールバックで1回、ケーラで検証を計算する2回の予測を行っています損失。

Answer 1

ProgbarLoggerverbose > 0の場合にのみコールバックがモデルに追加されます。ソースコードtraining.pyで：

if verbose: 
    if steps_per_epoch is not None: 
     count_mode = 'steps' 
    else: 
     count_mode = 'samples' 
    callbacks += [cbks.ProgbarLogger(count_mode)] 

だから、可能な回避策は次のとおりです。

• ビルトインProgbarLogger
• サブクラスProgbarLoggerを抑制し、無視するようにコードを変更することがfit()でverbose=0を指定しますトレーニングメトリクス
• を呼び出すときにこのコールバックを追加する例えば210

、

from keras.callbacks import ProgbarLogger 

class ValOnlyProgbarLogger(ProgbarLogger): 
    def __init__(self, verbose, count_mode='samples'): 
     # Ignore the `verbose` argument specified in `fit()` and pass `count_mode` upstream 
     self.verbose = verbose 
     super(ValOnlyProgbarLogger, self).__init__(count_mode) 

    def on_train_begin(self, logs=None): 
     # filter out the training metrics 
     self.params['metrics'] = [m for m in self.params['metrics'] if m.startswith('val_')] 
     self.epochs = self.params['epochs'] 

input_tensor = Input(shape=(256,)) 
out = Dense(10)(input_tensor) 
model = Model(input_tensor, out) 
model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=['mae', 'cosine']) 
model.fit(X, Y, validation_data=(XX, YY), verbose=0, 
      callbacks=[ValOnlyProgbarLogger(verbose=1)]) 

訓練指標は現在、抑制されます。

Epoch 1/1 
1000/1000 [==============================] - 0s 392us/step - val_loss: 0.2479 - val_mean_absolute_error: 0.3988 - val_cosine_proximity: -0.7022 

（注）fit_generator代わりのfitを使用している場合、ユーザーが指定する必要がありますことをValOnlyProgbarLoggerを初期化するときはcount_mode='steps'です。