我正在使用 Tensorflow 的数据集函数和 TFRecord 在 Keras 中构建模型。我用Keras在训练模型上成功了，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 [......................................] - 预计到达时间：00:05:12 - 损失： 8.1786 - categorical_crossentropy：8.1786 - categorical_accuracy：0.0000e+00
Anybpdy 知道如何添加 val_loss 吗？
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，只有在 epoch 结束时才会显示。
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