Python 从生成器中训练keras模型，获得每个历元的反馈，并使用提前停止算法

培训模特时，我想在Keras中做三件事：

使用发电机

获取每个时代的历史反馈

提前停车

代码段的外观如下所示：

loss = []
acc = []
val_loss = []
val_acc = []

# Outer loop needed for getting the history of each epoch
for i in range(0,100):
    hist = model.fit_generator(train_data.flow(x_train_np,y_train_np,batch_size=8),
                               validation_data = validation_data.flow(x_val_np,y_val_np,batch_size=8),
                               epochs=1,
                               samples_per_epoch=len(x_train_np),
                               callbacks=[earlystop])
    loss.append(hist.history['loss'])
    acc.append(hist.history['acc'])
    val_loss.append(hist.history['val_loss'])
    val_acc.append(hist.history['val_acc'])

需要循环来获得每个历元的反馈。然而，这将导致在早期停止训练后继续训练

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那么，有没有办法知道循环内部何时发生了提前停止，这样我就可以手动将其中断？

使用

fit\u generator（）

的steps\u per\u epoch参数。这允许您将历代设置为>1，并且不再需要循环

现在，早期停止和hist将与静态数据集上的正常

fit（）

调用完全一致

为了使其工作，要求生成器在到达一个历元结束后继续工作（表示每个历元的步数定义的批次数）