Python 在keras fit_生成器培训的第二个历元结束时，未能将模型历史记录写入json文件

我使用自定义回调将模型历史参数（loss、acc等）保存到_epoch_end上的json文件中。我使用keras fit_生成器来训练数据。在第一个纪元结束时，一切正常，我可以得到带有参数的json文件。然而，在第二个纪元之后，我总是遇到一个以“TypeError:类型为'float32'的对象不可JSON序列化”结尾的长错误。我很困惑，因为模型历史是一本字典

我试过： 1） 将json.dump更改为json.dump。但在第二纪元末同样的错误 2） 我已经注释掉了json文件部分，并在回调类中添加了代码“print（self.H）”。它起作用了。在每一个时代结束时，模型历史字典都可以打印出来，我的培训可以毫无差错地完成。 3） 我使用lr衰变。一个观察结果是，第一个历元的模型历史字典中没有“lr”参数，从第二个历元开始，历史字典将添加一个“lr”参数

class TrainingMonitor(BaseLogger):
    def __init__(self, figPath, jsonPath=None, startAt=0):
        # store the output path for the figure, the path to the JSON
        # serialized file, and the starting epoch
        super(TrainingMonitor, self).__init__()
        self.figPath = figPath
        self.jsonPath = jsonPath
        self.startAt = startAt

    def on_train_begin(self, logs={}):
        # initialize the history dictionary
        self.H = {}

    def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
        # loop over the logs and update the loss, accuracy, etc.
        # for the entire training process
        for (k, v) in logs.items():
            l = self.H.get(k, [])
            l.append(v)
            self.H[k] = l

        # check to see if the training history should be serialized to the file
        if self.jsonPath is not None:
            f = open(self.jsonPath, "w")
            f.write(json.dumps(self.H))
            f.close()

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通过将“l.append（v）”更改为“l.append（float（v））”解决了此问题。错误是因为“lr”的数据类型是numpy.float32，json的编码器可能无法对其进行编码。下面显示的数据类型已更改为本机Python浮点类型，因此写入json没有问题

acc <class 'numpy.float64'>

acc <class 'float'>

lr <class 'numpy.float32'>

lr <class 'float'>

acc
行政协调会
lr
lr