kera中train_on_batch 自定义训练过程

train_on_batch 可以在keras中自定义精细化训练过程使用。

使用示例：

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Densex = np.linspace(-2, 6, 200)
np.random.shuffle(x)
y = 0.5 * x + 2 + 0.15 * np.random.randn(200,)# # plot the data
# plt.scatter(x, y)
# plt.show()model = Sequential()
model.add(Dense(units=1, input_dim=1))model.compile(loss='mse', optimizer='sgd')# train the first 160 data
x_train, y_train = x[0:160], y[0:160]# start training
# model.fit(x_train, y_train, epochs=100, batch_size=64)for step in range(0, 500):cost = model.train_on_batch(x_train, y_train)if step % 20 == 0:print('cost is %f' % cost)# test on the rest 40 data
x_test, y_test = x[160:], y[160:]# start evaluation
cost_eval = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=40)
print('evaluation lost %f' % cost_eval)model.summary()w, b = model.layers[0].get_weights()
print('weight %f , bias %f' % (w, b))# start prediction
y_prediction = model.predict(x_test)
plt.scatter(x_test, y_test)
plt.plot(x_test, y_prediction)
plt.show()

一个很不错的博客：

https://blog.csdn.net/xovee/article/details/91357143?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs-2

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