我可以在keras中禁用val_loss计算吗？

在Keras中，可以通过设置metrics参数来禁用val_loss的计算。val_loss是指在验证集上的损失值，用于评估模型的性能。默认情况下，Keras会计算并显示val_loss的值。

要禁用val_loss的计算，可以在编译模型时将metrics参数设置为除了val_loss以外的其他指标，或者将其设置为一个空列表。例如：

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

在上述代码中，我们将metrics参数设置为['accuracy']，这样Keras只会计算并显示验证集上的准确率，而不会计算val_loss。

另外，如果你想完全禁用所有指标的计算，可以将metrics参数设置为空列表[]，如下所示：

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=[])

这样设置后，Keras将不会计算任何指标，包括val_loss。

需要注意的是，禁用val_loss的计算可能会导致你失去了对模型在验证集上的性能评估，因此在做出决策之前，建议仔细考虑是否真的需要禁用它。

关于Keras的更多信息和使用方法，你可以参考腾讯云的Keras产品介绍页面：Keras产品介绍