model.fit()会在每个时期后重置度量吗？如何手动重置指标？
在深度学习中，model.fit()是一个用于训练模型的函数。它会在每个时期（epoch）结束后重置度量（metrics）。
度量是用来衡量模型性能的指标，比如准确率（accuracy）、损失（loss）等。在每个时期结束后，模型会根据训练数据的表现更新这些度量。重置度量意味着将这些度量的值重新设置为初始值，以便在下一个时期中重新计算。
如果需要手动重置指标，可以使用以下方法：
- 创建一个自定义的度量函数，并在每个时期结束后调用该函数来重置指标。例如，可以定义一个名为reset_metrics的函数，其中包含需要重置的度量，并在每个时期结束后调用该函数。
def reset_metrics():
# 重置度量
metric1.reset_states()
metric2.reset_states()
...
# 在每个时期结束后调用reset_metrics函数
model.fit(..., callbacks=[tf.keras.callbacks.LambdaCallback(on_epoch_end=lambda epoch, logs: reset_metrics())])- 使用回调函数（Callback）来重置指标。回调函数是在训练过程中的特定时间点被调用的函数。可以使用tf.keras.callbacks.Callback类的方法来重置指标。例如，可以使用on_epoch_end方法在每个时期结束后重置指标。
class ResetMetricsCallback(tf.keras.callbacks.Callback):
def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
# 重置度量
self.model.reset_metrics()
# 在model.fit()中使用ResetMetricsCallback回调函数
model.fit(..., callbacks=[ResetMetricsCallback()])通过以上两种方法，可以手动重置指标，以便在每个时期中重新计算和更新度量。这样可以确保度量的准确性和一致性。
相关·内容
据我所知，model.fit(epochs=NUM_EPOCHS)不会为每个时期重置指标。我的指标和model.fit()代码如下所示(简化)： import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import applications
NUM_CLASSES = 4
INPUT_SHAPE = (256, 256, 3)
MODELS = {
'DenseNet121': applications.DenseNet121,
'DenseNet169': applications.DenseNet169
浏览 59提问于2021-06-25得票数 2
回答已采纳
我正在用python编写一个keras lstm模型。如果我有下面的fit()代码
for i in range(0, epochs):
model.fit(X_train, y_train, epochs=1, batch_size=32, validation_data=[X_test, y_test], shuffle=True)
我希望每个时期都独立于前一个时期，即每个连续的时期都没有明显的改善。然而，事实并非如此。上述代码的工作原理与编写完全相同：
model.fit(X_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=32, valida
浏览 2提问于2020-06-03得票数 0
我在带有patience=2的回调中使用EarlyStopping在keras中训练了一个模型
model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=validation_split,
callbacks= [keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=0, patience=2, verbose=0, mode='min'), keras.callbacks.Mode
浏览 1提问于2020-11-26得票数 1
1回答
我看到了Keras自定义指标是如何工作的，以及指标函数中的tf.print和model.fit的回调打印之间的计算不匹配。
import tensorflow as tf # tf2.4.1
import numpy as np
model = tf.keras.models.Sequential(
tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=(1,))
)
def my_metric_fn(y_true, y_pred):
squared_difference = tf.square(y_true - y_pred)
loss = t
浏览 4提问于2021-02-22得票数 1
我正在尝试使用tensorflow keras训练多个机器学习模型，我只是想知道在训练完成后有没有办法在训练时获得最好的分数。我在网上发现.fit函数返回一个历史对象，可以访问它来获得最好的分数，尽管在我尝试过的代码中它显示"AttributeError：' history‘对象没有属性'best_score'"，但我在网上找不到属性列表，所以这就是我在这里询问的原因。 提前谢谢。 History = model.fit(Xtrain, ytrain, epochs=1, validation_data=(Xtest, ytest), verbose=
浏览 28提问于2020-03-28得票数 0
回答已采纳
当使用一个自适应优化器(Adam等)时我们期望在训练期间改变连续小批次的学习速度。但我想知道，学习速度会如何变化之间的连续时代-它是继续从前一个时代(预期的行为)，还是初始化从默认？
当然，术语“比率”指的是特定优化器用来确定实际权重、更新wrt梯度的所有变量)。
另外，如果我为N个时期进行训练，停下来，然后继续这样做，会发生什么情况：
model.fit(data1_train_x,data1_train_y, \
initial_epoch=0, \
epochs=20, \
validation_s
浏览 4提问于2018-03-21得票数 1
回答已采纳
我正在运行一个2000个时期的多类模型(总共40个类)。该模型运行良好，直到828纪元，但在829纪元，它给了我一个InvalidArgumentError (见下面的截图)
下面是我用来构建模型的代码。
n_cats = 40
input_bow = tf.keras.Input(shape=(40), name="bow")
hidden_1 = tf.keras.layers.Dense(200, activation="relu")(input_bow)
hidden_2 = tf.keras.layers.Dense(100, activ
浏览 0提问于2020-07-30得票数 6
2回答
我正在使用以下代码训练一个模型
model=Sequential()
model.add(Dense(100, activation='relu',input_shape=(n_cols,)))
model.add(Dense(100, activation='relu'))
model.add(Dense(2,activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam',loss='categorical_crossentropy',metrics=['acc
浏览 2提问于2020-05-03得票数 0
1回答
我使用的是具有自定义丢失函数的keras，如下所示：
def custom_fn(y_true, y_pred):
# changing y_true, y_pred values systematically
return mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred)
然后我给model.compile(loss=custom_fn)和model.fit(X, y,..validation_data=(X_val, y_val)..)打电话
然后，Keras将在模型历史记录中保存loss和val_loss。作为一个健全检查，当模型完
浏览 0提问于2020-08-18得票数 7
回答已采纳
1回答
我已经在tf.keras中为一个多标签分类问题实现了一个自定义指标。
def multilabel_TP(y_true, y_pred, thres = 0.4):
return (
tf.math.count_nonzero(
tf.math.logical_and(tf.cast(y_true, tf.bool),
tf.cast(y_pred >= thres, tf.
浏览 11提问于2020-05-19得票数 1
回答已采纳
我正在训练我的第一个转移学习模式(耶！)当验证损失在超过3个时期内没有超过0.1的变化时，我很难让模型停止训练。
下面是相关的代码块
early_stopping = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3, min_delta = 0.1)
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['acc
浏览 4提问于2020-03-11得票数 3
回答已采纳
2回答
我想在catboost中测量精度-召回曲线(AUPRC)曲线下的面积，但CatBoostClassifier没有AUPRC作为评估metric.Any建议，帮助我测量此性能指标将不胜感激。 这是我使用的代码： model = CatBoostClassifier(
custom_loss=['Accuracy','Precision','Recall','F1','AUC'],
random_seed=42,
logging_level='Silent')
model.fit(
X_train,
浏览 42提问于2019-03-03得票数 4
我试图在Keras中实现一个真正的积极指标：
def TP(y_true, y_pred):
estimated = K.argmax(y_pred, axis=1)
truth = K.argmax(y_true, axis=1)
TP = K.sum(truth * estimated)
return TP
基于我最后一层的输出形状：(批处理，2)。该函数已用numpy argmax等效测试，运行良好。
我使用了一个cross_entropy损失函数，每个时期它都给出了度量值。但是这个值怎么可能是十进制数呢?，我做错了什么？谢谢！
编辑的：下面是Keras模
浏览 0提问于2019-03-21得票数 1
回答已采纳
Google Admin SDK曾经有用于报告的"Google Docs“用户指标。有了它，我们就能够获取属性"docs:num_spreadsheets“来获取每个用户拥有的电子表格的数量。Google docs指标现在已被弃用，取而代之的是Google Drive指标。然而，我没有任何方法来获得用户的电子表格数量。我可以得到用户在某段时间内创建的电子表格的数量(确切地说，我不知道是哪个时期)，但不能得到他们拥有的电子表格的总数。在中，写的是drive:num_owned_google_spreadsheets_delta取代过时的docs:num_spreadsheets，
浏览 2提问于2017-06-01得票数 0
我试着在Colab中和model.fit_generator一起训练，如下所示：
history = model.fit_generator(train_generator, steps_per_epoch=80, epochs=10,
validation_data = validation_generator,validation_steps=10,
verbose=1)
它可以像预期的那样工作，但有一个警告说fit_generator已被弃用，所以我尝试使用model.fit：
hi
浏览 1提问于2020-04-29得票数 2
2回答
我是声纳的新用户。现在我需要定制指标，但是我没有找到相关的文档。如果我必须编写一个插件？我用做了同样的事情，但我失败了。在localhost:9000/profile中没有区别。
浏览 0提问于2012-07-31得票数 0
我正在编写一个神经网络来进行增量训练(而不是在线)。下面是代码的一小段
output = create_model()
model = Model(inputs=values, outputs=output)
if start_epoch > 1:
weights_list = load_model_from_pickle()
model.set_weights(weights_list)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')
model.fit(data
浏览 30提问于2019-11-22得票数 0
2回答
testing_set可以用作validation_set吗？
validation_set是否对模型学习有任何影响，或者只用于验证每个时期的验证准确性？
我正在使用keras库作为建筑模型。
model.fit(X_train, Y_train,
batch_size=batch_size,
epochs=epochs,
verbose=2,
validation_data=(X_test, Y_test))
浏览 5提问于2017-11-12得票数 0
回答已采纳
我有一个正在生产的.Net应用程序( Azure核心)，我将它作为应用程序服务部署在p2v2 4的高级实例中。我也在使用Azure Redis缓存(Premium Tier)，我的应用程序将其用作缓存。我为负载平衡配置了两个应用程序服务(主要和次要) Traffic Manager。
每当我尝试使用交换槽功能将我的应用程序部署到生产环境中时，应用程序服务响应时间都会上升到20秒，并且停机大约1分钟，并且我的CPU利用率接近90%。我看到来自Redis客户端的多个异常(例如:无法连接到此操作: EVAL；无法连接到Redis服务器。要创建断开连接的多路复用器，请禁用AbortOnConnectF
浏览 4提问于2019-10-05得票数 3
我刚刚升级了一个使用极光的数据库，如果总的极光集群空闲空间低于一定的水平，我正在尝试设置一个云表警报。
根据极光文档：应该有一个名为AuroraVolumeBytesLeftTotal的指标，但我在cloudwatch中找不到它。
我使用的是MYSQL 5.6版本，所以我认为这是数据库使用的第一个Aurora版本。这是添加到Aurora的第二个版本中的指标吗？
有人知道如何获得可用空间的度量标准吗？
浏览 5提问于2020-01-11得票数 2
我正在使用如下的基本代码在TensorFlow Keras中训练神经网络
model.fit(x_train、y_train、epochs=5)
对于model.fit的每个时期，有没有办法打印出并保存损失函数值、梯度和梯度的范数？
谢谢。
浏览 0提问于2021-05-30得票数 0
我使用多个副本将我的web服务器部署在k8s上。我使用counter保存总请求。
Pods共享相同的计数器，因此计数器值将被覆盖，是否应该对不同的豆荚使用不同的计数器？，如果一个豆荚重新创建，计数器以0开头，如何处理它？
我很困惑。我的用法不对吗？
浏览 6提问于2020-09-24得票数 0
回答已采纳
在python的Tensorflow 2.0中训练一个神经网络时，我注意到训练的准确性和损失在不同时期之间发生了很大的变化。我知道，所打印的指标是整个时代的平均值，但在每一个时代之后，精度似乎都会显著下降，尽管平均值总是在增加。
损失也表现出这种行为，每一个时期都会显著下降，但平均会增加。下面是我的意思的图片(来自Tensorboard)：
我在我自己实现的所有模型上都注意到了这种行为，所以它可能是一个bug，但我想要对这是否是正常行为有第二个看法，如果是的话，这意味着什么？
另外，我正在使用一个相当大的数据集(大约300万个示例)。批次大小为32，精度/丢失图中的每个点代表50批(
浏览 5提问于2019-10-14得票数 10
回答已采纳
我在Flink上使用PrometheusReporter，并且有一些计数器我想用键控流的密钥导出。
我没有open上的密钥，所以我尝试使用processElement，如下所示：
// job
myStream.keyBy(Foo::getKey)
.process(new FooOperator())
.name("foo");
// operator
public class FooOperator extends KeyedProcessFunction<String, Foo, Bar> {
private trans
浏览 1提问于2021-03-11得票数 0
比方说我想用100个时代进行训练。但是在50个时期之后，我想每5个时期保存一次模型。我也想保存历史。我不确定该怎么做，所以我做了一些类似下面的事情。请告诉我如何继续保存历史。
history = model.fit(X_train, y_train, validation_split = 0.2, shuffle=True, batch_size=gb.BATCH_SIZE, epochs=50)
counters = gb.EPOCHS_COUNT // 5
for counter in range(counters):
history += model.fit(X_train
浏览 0提问于2019-01-05得票数 0
1回答
我在用CNN做图像分类。每执行100个步骤，就会在文件夹中创建一个文件: model.ckpt-0.data-00000-of-00001，model.ckpt-0.index，model.ckpt-0.meta。还有这些文件: graph.pbtxt和checkpoint。 我将使用这些文件中的哪一个来查看Tensorboard中我的训练模型的准确性？
浏览 51提问于2021-07-20得票数 1
我正在使用，版本11499来收集我的应用程序中的统计数据。我在它的服务器上没有空间了。创造更多空间的建议是什么？我可以压缩旧数据，或者不存储旧数据的每一个样本吗？
浏览 1提问于2017-04-05得票数 1
回答已采纳
我不明白如何改变我的模型参数，以获得更准确的结果。下面是我对股票价格的多步LSTM预测(预测8天)的代码。
# set up the model
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(X.shape[1], X.shape[2])))
model.add(LSTM(50, return_sequences=False))
model.add(Dense(25))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mse', optim
浏览 12提问于2022-03-24得票数 -1
2回答
Keras损失值显著跳跃
、、、、
我正在用Tensorflow在Keras开发一个简单的神经网络。损失值从上一批小批次的L-1显著上升到第一批小型的历元L。
我知道损失应该会随着迭代次数的增加而减少，但是在每个时期之后损失的大幅增加确实看起来很奇怪。下面是代码片段
tf.keras.initializers.he_uniform(seed=None)
initializer = tf.keras.initializers.he_uniform()
def my_loss(y_true, y_pred):
epsilon=1e-30 #epsilon is added to avoid inf/nan
y_
浏览 7提问于2022-05-04得票数 0
回答已采纳
2回答
当问题是回归问题时，如何计算精度？
我正在研究一个回归问题来预测每个用户每天使用多少电量，我使用keras构建了一个LSTM模型来进行这个时间序列预测。在开始时，我使用“准确性”作为衡量标准，并在运行时使用。
model.fit(...,verbose=2,...)
val_acc在每一个时代之后都有一个值。在我的结果中，值没有变化，它总是相同的值。
然后我意识到回归的问题是没有精确的概念，然后我开始想，这个精度是如何计算的？
我猜想，当回归问题中的度量是“精度”时，精度也是以类似于分类问题的方式计算的:预测值的数目等于真值除以总样本的大小。
我说的对吗？
浏览 1提问于2019-09-01得票数 1
回答已采纳
Power BI是否有一个可以突出显示以比较三个时期的图表？在这种情况下，它们是当月、上个月和去年同期。
我已经准备好了这三个指标，但找不到一个图表类型来突出显示我想要比较的时段，并灰显其余的时段。
浏览 19提问于2018-08-01得票数 2
回答已采纳
2回答
我正在训练一个神经网络，并希望每N个时期保存一次预测阶段的模型权重。我提出这个代码草案，它的灵感来自@grovina的回复。你能提出一些建议吗?提前谢谢。
from keras.callbacks import Callback
class WeightsSaver(Callback):
def __init__(self, model, N):
self.model = model
self.N = N
self.epoch = 0
def on_batch_end(self, epoch, logs={}):
浏览 2提问于2018-07-05得票数 13
回答已采纳
2回答
我正在做有毒评论文本分类Kaggle挑战。有6个类：['threat', 'severe_toxic', 'obscene', 'insult', 'identity_hate', 'toxic']。一个评论可以是这些类别中的多个，因此这是一个多标签分类问题。
我用Keras构建了一个基本的神经网络，如下所示：
model = Sequential()
model.add(Embedding(10000, 128, input_length=250))
model.add(Flatten())
mo
浏览 1提问于2018-06-05得票数 19
你好，我是Informatica分析师的新手。我正试图在Informatica分析师中创建一个记分卡。我被告知要使用一条规则。我使用的规则的完整性，其中检查的零和空白。当我做记分卡的时候，我被告知只使用外场(来自rul的输出)。记分卡是绿色的而不是红色的。它是绿色的，但是所有的数据都是空的。你能告诉我我做错了什么吗？我也改变了百分比，但是没有得到一个长的红条，就像我在绿色的时候得到的一样，红色的条只有1/16英寸长。由于所有的数据都不完整，我想我会得到一个长长的红色酒吧。
浏览 1提问于2015-11-19得票数 0
1回答
我用100000个样本在Keras中训练了一个通用模型，并取得了良好的性能。然后，对于特定样本，我希望使用训练的权重作为初始化，并继续优化权重，以进一步优化特定样本的损失。
然而，出现了这个问题。首先，我通过keras轻松地加载训练过的权重，然后对一个特定样本的损失进行评估，该损失与模型训练过程中验证损失的损失非常接近。我认为这是正常的。然而，当我使用训练后的权重作为输入，并进一步优化model.fit()对一个样本的权重时，损失是非常奇怪的。比评价结果高得多，经过几个时期后逐渐恢复正常。
我认为奇怪的是，对于同一个简单的和加载相同的模型权重，为什么model.fit()和model.eval
浏览 0提问于2018-12-23得票数 0
我正在学习如何使用Keras创建卷积神经网络。我正在尝试获得MNIST数据集的高精度。
显然，categorical_crossentropy适用于2个以上的类，而binary_crossentropy适用于2个类。因为有10位数，所以我应该使用categorical_crossentropy。然而，在经过数十种模型的训练和测试后，binary_crossentropy的表现一直明显优于categorical_crossentropy。
在Kaggle上，我使用binary_crossentropy和10个时期获得了99+%精度。同时，我使用categorical_crossentropy无法
浏览 2提问于2016-12-26得票数 20
回答已采纳
我正在用课程学习训练大脑，我体验到学院在第一节课中更新了两次重置参数，见图。链接到图像
我通过检查重置参数是否已更改来调用academy的重置，因为我不会避免使用最大步数。
public override void InitializeAcademy()
{
environments = GameObject.FindGameObjectsWithTag("Ground");
extendX = (environments[0].transform.localScale.x) / 2;// The first element in the environme
浏览 1提问于2019-07-14得票数 0
我正在使用pytest测试创建prometheus客户端以导出度量的代码。
在测试功能之间，prometheus客户端不重置(因为它具有内部状态)，从而破坏了我的测试。
我正在寻找一种方法，基本上在所有测试函数调用之前获得一个新的Pyhon运行时。这样，prometheus客户端的内部状态有望重置到Python运行时开始执行我的测试时的状态。
我已经试过了importlib.reload()，但这不起作用。
浏览 4提问于2022-08-01得票数 3
当我在内存中加载整个数据集，并使用以下代码在Keras中训练网络时：
model.fit(X, y, nb_epoch=40, batch_size=32, validation_split=0.2, verbose=1)
这将为每个时期生成一个进度条，其中包含ETA、精度、损失等指标
当我批量训练网络时，我使用以下代码
for e in range(40):
for X, y in data.next_batch():
model.fit(X, y, nb_epoch=1, batch_size=data.batch_size, verbose=1)
浏览 3提问于2016-08-24得票数 56
回答已采纳
我有相当小的数据集: 15列，3500行，我一致地看到h2o中的xgboost比h2o AutoML更好的模型。我使用的是H2O 3.26.0.2和Flow UI。
H2O XGBoost在几秒钟内就结束了，而AutoML则需要多长时间(20分钟)，并且总是给我带来更糟糕的性能。
我承认dataset可能并不完美，但我认为带有网格搜索的AutoML将与h2o XGBoost一样好(或更好)。我的想法是AutoML将训练多个XGBoost模型，并对超参数进行网格搜索，所以应该是类似的，对吗？
对于AutoML和XGBoost，我使用相同的训练数据集和相同的响应列。
使用XGBoost运行实验的代
浏览 1提问于2019-08-20得票数 1
回答已采纳
我使用了两个外部度量(prometheus)，并使用了三个基于日志的度量来监视GKE容器，POD和Cloud。
通过堆栈驱动度量，我可以获得专门用于上述度量的度量数据量(基于外部和日志)，但无法找到杠杆作用的度量的确切数量。
度量量数据是从多个指标生成的，尽管我只专门使用了5个度量标准。有什么理由吗？
另外，如果所有资源中只有少数资源使用度量标准，那么GCP将如何计算价格？B因为计算是基于资源的数量*否。计量*数据点
谢谢你，蒂娜
浏览 6提问于2020-06-11得票数 1
回答已采纳
1回答
当用户试图访问静态内容时，我们最终会收到来自S3桶的速率限制错误。经过一些研究后，我们发现S3桶的默认速率限制为每秒5.5k请求，这远远超出了我们的需要和使用范围，这就是问题所在。
通过监控工具，我们确实知道我们的应用程序没有接收到那么多的请求，但是，我们可以直接从S3桶中检查吗？也许我们不知何故被洪水淹没了，我们只是想确保。
提前谢谢。
编辑：
Istvan的回答帮助我发现了S3请求度量，这正是我所寻找的。此外，对于那些需要深入了解有关S3请求的更多信息的人，还有一种方法是：
在S3桶中启用服务器访问日志，并将它们指向另一个(新的)存储桶；在Athena上创建一个新的数据库和表，用于以类似
浏览 3提问于2021-04-16得票数 1
回答已采纳
我想测量Apache Flink中每个窗口的吞吐量。该指标不适合WindowedStream，因为它表示不支持RichFunction作为AggregateFunction。我使用的是单例实例，但有人说它不适合分布式环境。(本地运行ok)对于这种情况有什么解决方案吗？
浏览 12提问于2019-05-05得票数 0
我想知道我的模型在训练时有多好，比如在下图中，我使用Pytorch训练YoloV5，它输出每个时期的mAP，精度，召回率指标。我们能用TensorFlow对象检测应用程序接口做到这一点吗？ ?
浏览 23提问于2021-08-15得票数 1
当调用model.fit()时，如果参数shuffle和validation_split分别设置为True和.25，那么留出用于验证的数据是始终相同还是会在每个时期之后更改验证数据？ model.fit(train_x,
train_y,
batch_size = 32,
epochs = 1000,
verbose = 1,
shuffle = True,
validation_split = .25)
浏览 217提问于2021-01-22得票数 0
在训练模型时，我经常使用model.fit方法的epochs=属性，如下所示： model.fit(x, y, epochs=100, ...) 但我在Kaggle上看到了一些使用for循环方法的内核，如下所示： for i in range(0, 100):
model.fit(x, y, epochs=1, ...) 直观地说，我会说它们是不同的，因为model.fit可以执行某种参数初始化，但我可能错了。 有谁能指出其中的区别吗？ 谢谢
浏览 29提问于2019-01-09得票数 0
1回答
我正在处理5K记录的二进制分类问题。标签1是1554，标签0是3558。
我确实提到了这个帖子，但不确定它是现在更新的，还是任何人都有方法计算这个指标？
目前我使用logit模型，如下所示
model = smm.Logit(y_train, X_train_std)
result=model.fit()
y_pred = result.predict(X_test_std)
print("Accuracy is ", accuracy_score(X_test_std, y_pred)) #throws error from here and all the line be
浏览 0提问于2020-01-07得票数 1
回答已采纳
1回答
我的模型运行得非常快，但是它们似乎慢下来了，因为我保存了最好的模型(在另一个进程中加载)；但是我注意到保存过程本身减缓了处理速度。在拟合的早期阶段，每一次迭代都在改进，增加了越来越多的延迟。
我想知道是否有办法在X年代之后保存最好的模型，或者把它保存在后台，这样模型的训练就不会因为保存得太频繁而延迟？
为了清晰起见，我是如何在Keras/TF2中运行ModelCheckpoint的：
filepath="BestModel.hdf5"
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='loss', verbose=1
浏览 1提问于2020-09-11得票数 0
回答已采纳
我在Cloudwatch上有一个自定义的名称空间，它包含一个度量列表。
度量名称是每个连接到我的服务器的IP，随着时间的推移，这可能会发生变化，新的服务器会出现，更老的服务器不会在某个时间框架内连接，等等。
我想要的是一个图表，它自动包含新到达的指标，并将不存在于特定时间框架的指标设置为0，从而显示名称空间中的所有指标。
(例如，如果IP 1.2.3.4在9:01、9:02但不是9:03、9:04连接，则在9:05重新连接时，图形将显示9:03的0和9:04的IP。如果一个新IP在9:05到达，它将自动添加到图表中)。
有可能这样做吗？我该怎么做？到目前为止我还没发现云彩是怎么出现的。
浏览 2提问于2022-11-17得票数 1
回答已采纳
2回答
停止训练的好处是什么？
、、、
这是我在每个时期之后的损失和准确性。它是一个序列到序列的模型，有4个输入和输出标记。enter image description here 如果我实现提前停止，我会在哪里停止训练？开发损失和准确率还没有开始下降，你会怎么做？ 谢谢。
浏览 22提问于2020-01-27得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
