Python Tensorflow模型精度和数据帧丢失

我正在训练一个tensorflow DNN模型，它给出这样的结果

    Epoch 1/60
119/119 [==============================] - 273s 2s/step - loss: 1.4571 - accuracy: 0.3004 - val_loss: 1.3791 - val_accuracy: 0.2999
Epoch 2/60
119/119 [==============================] - 281s 2s/step - loss: 1.3186 - accuracy: 0.3503 - val_loss: 1.3658 - val_accuracy: 0.3193
Epoch 3/60
119/119 [==============================] - 274s 2s/step - loss: 1.2985 - accuracy: 0.3703 - val_loss: 1.3475 - val_accuracy: 0.2962
Epoch 4/60
119/119 [==============================] - 271s 2s/step - loss: 1.2885 - accuracy: 0.3829 - val_loss: 1.3258 - val_accuracy: 0.3162

我可以生成一个包含时代、损耗、精度、val_精度和val_损耗的数据帧吗

像

如前所述，您可以通过保存

模型中的历史记录来完成此操作。将
放入变量中，然后使用该变量创建
数据框，如下所示：

history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
   
hist_df = pd.DataFrame(history.history) 

history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
   
hist_df = pd.DataFrame(history.history)