แนวคิด
ใช้เมธอด fit เพื่อเทรนโมเดลกับข้อมูล
แนวคิด Transfer Learning, TensorFlow Hub, Google Colab เหมือนเดิม
ตัวอย่างโค้ด
print("Training for 2 epochs only")
class CollectBatchStats(tf.keras.callbacks.Callback):
def __init__(self):
self.batch_losses = []
self.batch_acc = []
def on_train_batch_end(self, batch, logs=None):
self.batch_losses.append(logs['loss'])
self.batch_acc.append(logs['acc'])
self.model.reset_metrics()
batch_stats_callback = CollectBatchStats()
print("The fit method is called")
history = model.fit(train_ds, epochs=2, callbacks=[batch_stats_callback])
Credit: TensorFlow Tutorials
ผลลัพธ์
Training for 2 epochs only The fit method is called Epoch 1/2 92/92 [==============================] - 88s 919ms/step - loss: 0.7155 - acc: 0.7460 Epoch 2/2 92/92 [==============================] - 85s 922ms/step - loss: 0.3694 - acc: 0.8754
คำอธิบาย
- เมธอด
.fitใช้เทรนโมเดล - เทรนสั้นๆ แค่ 2 epochs
- ใช้ Custom Callback เพื่อบันทึก loss และ accuracy ทุก batch เพื่อพลอทภายหลัง
