![](https://cocoinit23.com/wp-content/uploads/2019/03/fdasertwadfsz-300x169.png)
model.fit() や model.fit_generator() はコールバックのHistoryを返す。
これを保存しておくとエポック毎のAccuracyやLossの推移が見れて面白いので、生データの保存と可視化を行いたい。
# 生データの保存
history = model.fit(...)
hist_df = pd.DataFrame(history.history)
hist_df.to_csv('history.csv')
# 可視化
plt.figure()
hist_df[['accuracy', 'val_accuracy']].plot()
plt.ylabel('accuracy')
plt.xlabel('epoch')
plt.savefig(os.path.join(self.result_dir, 'acc.png'))
plt.close()
plt.figure()
hist_df[['loss', 'val_loss']].plot()
plt.ylabel('loss')
plt.xlabel('epoch')
plt.savefig(os.path.join(self.result_dir, 'loss.png'))
plt.close()
![](https://cocoinit23.com/wp-content/uploads/2020/06/5423qrewfa.png)
matplotlibで色々しなくても、pandasから直接plod出来るので楽ちん。
pandasでplotする時は二次元配列でラベルを指定することに注意。
参考
![](https://keras.io/img/logo-k-keras-wb.png)
Keras documentation: Page not found
Keras documentation
![](https://raw.githubusercontent.com/nkmk/python-snippets/master/notebook/data/dst/pandas_iris_hexbin.png)
pandasのplotメソッドでグラフを作成しデータを可視化 | note.nkmk.me
pandas.Series, pandas.DataFrameのメソッドとしてplot()がある。Pythonのグラフ描画ライブラリMatplotlibのラッパーで、簡単にグラフを作成できる。 pandas.DataFrame.plot —...
pandas.DataFrame.plot — pandas 2.2.2 documentation
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