Python Keras：如何记录验证损失

注意：这是一个问题，但我不是在寻找答案。相反，如何更好地找到自己的答案

我如何从一个模型跨时代记录损耗、训练精度、测试损耗和测试精度？我想画一个图表，显示每个历元的验证损失

我知道对象可以在fit（）中调用，也可以在model.history中调用，但检查源代码和docstring对我来说只是一堵代码墙。例如，Numpy通常提供一个非常小的用例作为非常简单的实现示例。但我知道答案只是一行，因为这实际上只是一个输入问题。

如文档中所述，当调用

model.fit

时，它返回一个

callbacks.History

对象。您可以从中获得损失和其他指标：

...
train_history = model.fit(X_train, Y_train,
                    batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch,
                    verbose=1, validation_data=(X_test, Y_test))
loss = train_history.history['loss']
val_loss = train_history.history['val_loss']
plt.plot(loss)
plt.plot(val_loss)
plt.legend(['loss', 'val_loss'])
plt.show()

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在和中提到了这一点，但是，没有关于如何执行“实时”情节的提示，而且，公平地说，在预定的时间内停下来并不是许多人想要的，或者？