凯拉斯早早停止工作，太少的时代
凯拉斯早早停止工作，太少的时代
提问于 2022-08-01 19:02:02
我现在正在做一个多层的一维CNN节目。最近，我把工作转移到了一台HPC服务器上，对CPU和GPU (NVIDIA)进行了培训。
我的代码在我自己的笔记本上用TensorFlow 2.7.3运行得很漂亮(虽然缓慢)。我使用的HPC服务器安装了一个更新版本的python (3.9.0)和TensorFlow。
我的问题是: Keras回调函数“早期停止”不再像在服务器上那样工作了。如果我将耐心设置为5，那么它将只运行5次，尽管在model.fit()中指定了epochs = 50。似乎该函数假设第一个时代的val_loss是最低值，然后从那里运行。
我不知道怎么解决这个问题。在我自己的笔记本电脑上，这个功能将在15个时节达到最低的val_loss，并运行到20个历代。在服务器上，训练时间和时间是不够的，在测试数据集上的准确率很低(~40%)。
请帮帮忙。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2022-08-05 06:04:42
由于某种原因，在model.fit()中将我的EarlyStopping从16减少到8，使得EarlyStopping回调正常工作。我不知道这是为什么。但现在起作用了。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/73201539
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
