keras 日志中缺少 val_loss 但在时代结束时正确打印

Question

我正在尝试在 keras 中使用ModelCheckpoint回调。 但是，它一直对我说val_loss不可用。 我在ModelCheckpoint的代码中添加了print语句来检查logs输入的内容。 您确实可以看到val_loss中不存在val_loss 。

奇怪的是val_loss在每个 epoch 结束时被正确报告，并且它存在于由model.fit生成的history对象中。 显然我提供了验证数据（否则无法在每个时期结束时评估val_loss ）。

...
3/3 - 65s - loss: 0.2053 - **val_loss: 0.1153**
Epoch 2/45
logs={'batch': 0, 'size': 30000, 'loss': 0.20355584}
WARNING:tensorflow:Can save best model only with val_loss available, skipping.
...

这是一个错误还是我错过了什么？

我正在使用 Keras 版本“2.2.4-tf”（从tf.keras ）

Answer 1

为了StackOverflow Community的利益，在此处添加解决方案，即使它存在于Github 。

该问题是由keras.callbacks.ModelCheckpoint和tensorflow.keras.callbacks.ModelCheckpoint之间的一些混淆引起的。

在第一个（纯 keras ）中，参数period控制模型每保存多少个epoch 。 这总是在纪元结束时发生，同时val_loss也被计算并包含在logs 。

在tensorflow.keras.callbacks.ModelCheckpoint ， save_freq控制模型每保存多少批次。 这会导致在epoch 中间评估callback ，其中val_loss不可用。

将save_freq更改为epoch （默认值）已解决该问题。