碎点篇——kears fit_generator 之后获取 loss 损失的值

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kears fit_generator 之后，如何获取 loss 损失的值。

比方说，train_loss 和 val_loss 的值

    

model = Model([model_body.input, *y_true], model_loss)
model.fit_generator(data_generator_wrap(train, BATCH_SIZE, input_shape, anchors, num_classes),
　　　　　　　　　　　　steps_per_epoch=max(1, num_train // BATCH_SIZE),
　　　　　　　　　　　　validation_data=data_generator_wrap(val, BATCH_SIZE, input_shape, anchors, num_classes),
　　　　　　　　　　　　validation_steps=max(1, num_val // BATCH_SIZE),
　　　　　　　　　　　　epochs=1,
　　　　　　　　　　　　initial_epoch=0)

求此处的 loss

已找到方法：

h = model.fit_generator(data_generator_wrap(train, BATCH_SIZE, input_shape, 
　　　　　　　　　　　　　　anchors, num_classes),
　　　　　　　　　　　　　　steps_per_epoch=max(1, num_train // BATCH_SIZE),
　　　　　　　　　　　　　　validation_data=data_generator_wrap(val, BATCH_SIZE, input_shape, anchors, num_classes),
　　　　　　　　　　　　　　validation_steps=max(1, num_val // BATCH_SIZE),
　　　　　　　　　　　　　　epochs=1,
　　　　　　　　　　　　　　initial_epoch=0)

print(h.history)

打印结果里面有 loss 和 val_loss

表示训练的 loss 和 验证的 loss

              

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