終于搞懂了Keras中multiloss的對應關系介紹
更新時間：2020年06月22日 09:10:56 作者：evanna-y
這篇文章主要介紹了終于搞懂了Keras中multiloss的對應關系介紹,具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
我就廢話不多說了，大家還是直接看代碼吧~
model = Model(inputs=[src, tgt], outputs=[y, flow])
#定義網絡的時候會給出輸入和輸出
model.compile(optimizer=Adam(lr=lr), loss=[
losses.cc3D(), losses.gradientLoss('l2')], loss_weights=[1.0, reg_param])
#訓練網絡的時候指定loss，如果是多l(xiāng)oss，
loss weights分別對應前面的每個loss的權重，最后輸出loss的和
train_loss = model.train_on_batch(
[X, atlas_vol], [atlas_vol, zero_flow])
#開始訓練，loss中y_pred 和y_true的對應關系是：
#輸出y與atlas_vol算cc3Dloss，輸出flow與zero_flow算gradientloss
補充知識：keras服務器用fit_generator跑的代碼，loss,acc曲線圖的保存
我就廢話不多說了，大家還是直接看代碼吧~
import matplotlib.pyplot as plt
... //數(shù)據(jù)處理代碼 省略
history = model.fit_generator(
image_generator, steps_per_epoch=2000 // 32 ,
epochs=16, verbose=1,
validation_data=image_generator_TEST, validation_steps=20
)
print(history.history.keys())
plt.switch_backend('agg') #服務器上面保存圖片 需要設置這個
//acc
plt.plot(history.history['acc'])
plt.plot(history.history['val_acc'])
plt.title('model accuracy')
plt.ylabel('accuracy')
plt.xlabel('epoch')
plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left')
plt.savefig('acc.jpg')
//loss
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.ylabel('loss')
plt.xlabel('epoch')
plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left')
plt.savefig('loss.jpg')
以上這篇終于搞懂了Keras中multiloss的對應關系介紹就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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