加载并检查 Keras 序列模型的总损失/验证准确性答案

【问题标题】：Load and Check Total Loss / Validation accuracy of Keras Sequential Model加载并检查 Keras 序列模型的总损失/验证准确性
【发布时间】：2018-05-09 21:27:31
【问题描述】：

我没有找到以下问题的任何答案：

加载保存的训练好的 Keras 模型后，有没有办法打印训练好的模型准确率、模型总损失和模型评估准确率？

from keras.models import load_model
m = load_model.load("lstm_model_01.hd5")

我检查了m 的所有可调用方法，但没有找到我想要的。

【问题讨论】：

标签： python python-3.x tensorflow keras

【解决方案1】：

模型实际上是一个带有权重的图表，这就是所有被保存的东西。您必须根据数据评估恢复的模型以获得预测并从中获得准确度。

【讨论】：

啊！知道了。我有点希望有任何其他方法可以从保存的模型中获得训练损失或验证准确性。谢谢你。如果真的没有其他办法，我想，我只能接受你的回答。

【解决方案2】：

请将您的模型拟合结果保存如下：

history = model.fit(input_train, y_train,
                    epochs=10,
                    batch_size=128,
                    validation_split=0.2)

并使用 pickle 将其（即历史）转储出去。在那里，您将看到模型的训练损失或验证准确度。您可以随时加载它。

【讨论】：