Keras 中的 Val_loss 使用 TFRecord

Question

我正在使用 Tensorflow 的 Dataset 函数和 TFRecord 在 Keras 中构建模型。我用 Keras 训练模型成功了，但是问题出在 val_loss 上。它根本没有显示在 Keras 的进度条中。

if __name__ == '__main__':
      x_train,y_train = input_fn('train_whale_without07.tfrecords')
      x_test,y_test = input_fn('test_whale_without07.tfrecords')

      img_input = layers.Input(tensor = x_train)

       model = CNN(img_input)

       model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001), loss='categorical_crossentropy',
                   metrics=[categorical_crossentropy, categorical_accuracy], 
                             target_tensors=[y_train])

       model.fit(steps_per_epoch=3000, epochs=EPOCHS, batch_size=None, verbose=1, validation_data = ([x_test,y_test]))
       model.save('my_model_keras.h5') 

结果是这样的

纪元 1/15 1/3000 [.......................] - ETA：00:05:12 - 损失：8.1786 - categorical_crossentropy： 8.1786 - 分类精度：0.0000e+00

有谁知道如何添加 val_loss 吗？

Answer 1

验证损失和指标仅在 epoch 结束时计算，而不是在训练期间计算。所以它不会在训练集上迭代批次时显示，只会在 epoch 结束时显示。