主要介绍了keras自定义回调函数查看训练的loss和accuracy方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

前言： keras是一个十分便捷的开发框架，为了更好的追踪网络训练过程中的损失函数loss和准确率accuracy，我们有几种处理方式，第一种是直接通过 history=model.fit()，来返回一个history对象，通过这个对象可以访问到训练过程训练集的loss和accuracy以及验证集的loss和accuracy。 第二种方式就是通过自定义一个回调函数Call backs，来实现这一功能，本文主要讲解第二种方式。 一、如何构建回调函数Callbacks 本文所针对的例子是卷积神经网络

前言： keras默认提供了如何获取某一个层的某一个节点的输出，但是没有提供如何获取某一个层的输出的接口，所以有时候我们需要获取某一个层的输出，则需要自己编写代码，但是鉴于keras高层封装的特性，编写起来实际上很简单，本文提供两种常见的方法来实现，基于上一篇文章的模型和代码： keras自定义回调函数查看训练的loss和accuracy 一、模型加载以及各个层的信息查看 从前面的定义可知，参见上一篇文章，一共定义了8个网络层，定义如下： model.add(Convolution2D(fil