一个简单的python包来打印keras nn训练历史。
plot-keras-histor的Python项目详细描述
一个python包，用于打印Keras model training history
如何安装此软件包？
像往常一样，只需使用pip:
pip install plot_keras_history
测试覆盖率
由于某些软件处理覆盖有时会得到稍有不同的结果，下面是其中的三个：
用法
假设您有一个由函数my keras生成的模型：
绘制培训历史
在下面的示例中，我们将了解如何绘制、显示或保存培训历史记录：
fromplot_keras_historyimportplot_historyimportmatplotlib.pyplotaspltmodel=my_keras_model()history=model.fit(...).historyplot_history(history)plt.show()plot_history(history,path="standard.png")plt.close()
绘制成单独的图形
默认情况下，这些图都在一个大图像中，但出于各种原因，您可能需要逐个使用它们：
fromplot_keras_historyimportplot_historyimportmatplotlib.pyplotaspltmodel=my_keras_model()history=model.fit(...).historyplot_history(history,path="singleton",single_graphs=True)plt.close()
用savgol滤波器降低历史噪声
在某些情况下，必须能够看到历史的进展，以便对结果进行插值以消除一点噪声。提供了一个参数来自动应用savgol过滤器：
fromplot_keras_historyimportplot_historyimportmatplotlib.pyplotaspltmodel=my_keras_model()history=model.fit(...).historyplot_history(history,path="interpolated.png",interpolate=True)plt.close()
自动别名
许多指标会自动从默认指标转换为更具说服力的指标，例如“lr”变为“learning rate”，或“acc”变为“accurity”。
所有可用选项
defplot_history(history,# Either the history object or a pandas DataFrame. When using a dataframe, the index name is used as abscissae label.style:str="-",# The style of the lines.interpolate:bool=False,# Wethever to interpolate or not the graphs datapoints.side:float=5,# Dimension of the graphs side.graphs_per_row:int=4,# Number of graphs for each row.customization_callback:Callable=None,# Callback for customizing the graphs.path:str=None,# Path where to store the resulting image or images (in the case of single_graphs)single_graphs:bool=False# Wethever to save the graphs as single of multiples.)
链接历史
停止并重新启动模型的训练是很常见的，这会将history对象分成两部分：因此可以使用方法chain_histories：
fromplot_keras_historyimportchain_historiesmodel=my_keras_model()history1=model.fit(...).historyhistory2=model.fit(...).historyhistory=chain_histories(history1,history2)
额外费用
欢迎加入QQ群-->： 979659372
