检索最大和最小损失和指标值

【问题标题】：Retrive Maximum and Minium Loss and Metrics Values检索最大和最小损失和指标值
【发布时间】：2019-11-24 12:58:47
【问题描述】：

在我的训练和验证期间，我会在每个 epoch 结束时获得损失报告和指标值，如下所示：

Epoch 1333/2000
191/191 - 3s - loss: 8818.4761 - nossa_metrica: 0.7923 - val_loss: 13217.6983 - val_nossa_metrica: 0.1557
Epoch 1334/2000
191/191 - 3s - loss: 8826.9803 - nossa_metrica: 0.8908 - val_loss: 13738.7320 - val_nossa_metrica: 0.1819
Epoch 1335/2000
191/191 - 3s - loss: 8823.2309 - nossa_metrica: 0.8967 - val_loss: 14265.0050 - val_nossa_metrica: 0.1822
Epoch 1336/2000
191/191 - 3s - loss: 8825.7040 - nossa_metrica: 0.8921 - val_loss: 13878.6077 - val_nossa_metrica: 0.1812

在训练/验证结束后，我是否可以得到所有这 4 个变量的最大值和最小值？

【问题讨论】：

标签： tensorflow keras metrics loss

【解决方案1】：

您可以将fit（或fit_generator）方法的输出分配给一个变量并检索您想要的元素。例如，如果您使用model.fit()，如下所示：

history = model.fit(x_train, y_train, epochs=100)

您可以使用history.history 访问指标，这是一个字典，其中包含上述四个变量中的每一个的列表。然后你可以根据需要获取每个列表的最小值和最大值。

min(history.history["loss"]), max(history.history["loss"])

【讨论】：