我正在用Keras训练神经网络。我设置num_epochs了很高的数字，然后EarlyStopping终止培训。
model = Sequential()
model.add(Dense(1, input_shape=(nFeatures,), activation='linear'))
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='mse', metrics=['mse', 'mae'])
early_stopping_monitor = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=15, verbose=1, mode='auto')
checkpointer = ModelCheckpoint(filepath = fname_saveWeights, verbose=1, save_best_only=True)
seqModel = model.fit(X_train, y_train, batch_size=4, epochs=num_epochs, validation_data=(X_test, y_test), shuffle=True, callbacks=[early_stopping_monitor, checkpointer], verbose=2)
这很好。但是，然后尝试绘制损失函数：
val_loss = seqModel.history['val_loss']
xc = range(num_epochs)
plt.figure()
plt.plot(xc, val_loss)
plt.show()
我正在尝试绘制num-epochs（xc）的范围，但EarlyStopping结束时间要早得多，所以形状有误。
如何解决EarlyStopping在什么时候结束了解决不匹配的问题？
详细设置将结束纪元打印到屏幕上，但是我无法确定如何访问在绘图中使用的值。