小编lun*_*ist的帖子

我正在尝试学习 Keras 并使用 LSTM 解决分类问题。我希望能够在训练期间绘制准确性和损失并更新绘图。为此，我正在使用回调函数。由于某种原因，我在回调中收到的准确性和损失与 fit 函数打印的准确性和损失不匹配。

以下是我的代码的相关行：

class PlotCallbacks(Callback):
    def on_batch_end(self, batch, logs={}):
        print(logs)
        return

# Create the model
model = Sequential()
model.add(Embedding(top_words, embedding_vector_length,input_length=max_conv_length))
model.add(LSTM(300))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, callbacks=[PlotCallbacks()], nb_epoch=1, batch_size=3, verbose=1)

运行程序时，我得到这个输出（每批的第一行由回调打印，第二行由model.fit打印）：

    Epoch 1/1
{'acc': 0.0, 'loss': 1.1038421, 'batch': 0, 'size': 3}
 3/25 [==>...........................] - ETA: 27s - loss: 1.1038 - acc: 0.0000e+00   

 {'acc': 1.0, 'loss': 1.0622898, 'batch': 1, 'size': 3}
 6/25 [======>.......................] - ETA: 19s - loss: 1.0831 - acc: 0.5000 …