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终于搞懂了Keras中multiloss的对应关系介绍
站长资源 2024/11/24 佚名
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我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~

model = Model(inputs=[src, tgt], outputs=[y, flow])  
#定义网络的时候会给出输入和输出
model.compile(optimizer=Adam(lr=lr), loss=[
           losses.cc3D(), losses.gradientLoss('l2')], loss_weights=[1.0, reg_param]) 
#训练网络的时候指定loss，如果是多loss，
loss weights分别对应前面的每个loss的权重，最后输出loss的和
train_loss = model.train_on_batch(
      [X, atlas_vol], [atlas_vol, zero_flow]) 
 #开始训练，loss中y_pred 和y_true的对应关系是：
 #输出y与atlas_vol算cc3Dloss，输出flow与zero_flow算gradientloss

补充知识：keras服务器用fit_generator跑的代码，loss,acc曲线图的保存

我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~

import matplotlib.pyplot as plt

...  //数据处理代码 省略

history = model.fit_generator(
  image_generator, steps_per_epoch=2000 // 32 ,
  epochs=16, verbose=1,
  validation_data=image_generator_TEST, validation_steps=20
)

print(history.history.keys())
plt.switch_backend('agg')  #服务器上面保存图片 需要设置这个
//acc
plt.plot(history.history['acc'])
plt.plot(history.history['val_acc'])
plt.title('model accuracy')
plt.ylabel('accuracy')
plt.xlabel('epoch')
plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left')
plt.savefig('acc.jpg')
//loss
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.ylabel('loss')
plt.xlabel('epoch')
plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left')
plt.savefig('loss.jpg')

以上这篇终于搞懂了Keras中multiloss的对应关系介绍就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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