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终于搞懂了Keras中multiloss的对应关系介绍
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2020-12-17
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我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ model = Model(inputs=[src, tgt], outputs=[y, flow]) #定义网络的时候会给出输入和输出 model.compile(optimizer=Adam(lr=lr), loss=[ losses.cc3D(), losses.gradientLoss('l2')], loss_weights=[1.0, reg_param]) #训练网络的时候指定loss,如果是多loss, loss weights分别对应前面的每个loss的权重,最后输出loss的和 train_loss = mo
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终于搞懂了终于搞懂了Keras中中multiloss的对应关系介绍的对应关系介绍
我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~
model = Model(inputs=[src, tgt], outputs=[y, flow])
#定义网络的时候会给出输入和输出
model.compile(optimizer=Adam(lr=lr), loss=[
losses.cc3D(), losses.gradientLoss('l2')], loss_weights=[1.0, reg_param])
#训练网络的时候指定loss,如果是多loss,
loss weights分别对应前面的每个loss的权重,最后输出loss的和
train_loss = model.train_on_batch(
[X, atlas_vol], [atlas_vol, zero_flow])
#开始训练,loss中y_pred 和y_true的对应关系是:
#输出y与atlas_vol算cc3Dloss,输出flow与zero_flow算gradientloss
补充知识:补充知识:keras服务器用服务器用fit_generator跑的代码,跑的代码,loss,acc曲线图的保存曲线图的保存
我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~
import matplotlib.pyplot as plt
... //数据处理代码 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') #服务器上面保存图片 需要设置这个
//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')
以上这篇终于搞懂了Keras中multiloss的对应关系介绍就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大
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