keras 在每 N 个训练周期后运行验证

Question

我正在使用以下函数来训练/验证我的模型：

model.fit_generator(
    train_generator,
    steps_per_epoch=nb_train_samples // batch_size,
    epochs=epochs,
    validation_data=validation_generator,
    validation_steps=nb_validation_samples // batch_size,
    verbose=2, workers=12)

上面的函数在每个时期运行验证。我的验证数据非常大，所以我想每 N 轮运行一次。我怎样才能做到这一点？

Answer 1

看起来 keras 已经使用新的输入参数更新了其 fit/fit_generator ，validation_freq该参数可用于设置评估验证数据的频率。根据文档（截至版本 2.2.4）：

fit(x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=0, steps_per_epoch=None, validation_steps=None, validation_freq=1)
fit_generator(generator, steps_per_epoch=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_data=None, validation_steps=None, validation_freq=1, class_weight=None, max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=False, shuffle=True, initial_epoch=0)