fit 함수의 결과를 차트로 보여주는 법 (history)

epoch_history.history['loss']
>>>
[0.8236269950866699,
 0.7684839963912964,
 0.7192712426185608,
 0.6701746582984924,
 0.6305500268936157,
 0.5889050960540771,
 0.5529721975326538,
 0.5192636847496033,
 0.48807293176651,
 0.4604414105415344,
 0.4341885447502136,
 0.40978091955184937,
 0.38573724031448364,
 0.3628573715686798,
 0.3414328396320343,
 0.32183822989463806,
 0.3023895025253296,
 0.2817767560482025,
 0.2645069658756256,
 0.2474963366985321,
 0.2312236726284027,
 0.21608951687812805,
 0.20080363750457764,
 0.18644824624061584,
 0.17353148758411407,
 0.1616610288619995,
 0.1493716537952423,
 0.13835613429546356,
 0.12719789147377014,
 0.11848349869251251,
 0.10810023546218872,
 0.10064408928155899,
 0.09231980890035629,
 0.086805060505867,
 0.0809684693813324]

# 텐서플로우로 모델링을 하고 돌렸을때 에포크를 보고싶다면

그것을 변수로 저장해서 history를 쓰면 된다

 

 

 

plt.plot( np.arange(1,35+1), epoch_history.history['loss']) # x,y 축 나눠줌
plt.xlabel('# epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.show()

# 이것을 차트로 그려서 한눈에 보기 편하게 만들수도 있다.

에포크를 바꾸고 싶을때에는 반드시 모델링부터 다시해야하는데 이유는

만약 모델링을 다시하지않고 그대로 계속 에포크 수를 바꾸면 그것이 누적되어서

총 에포크 수를 알 수 없기때문이다