数据挖掘 - 使用 np.save 和 np.load 保存和加载 keras.callbacks.History 对象 - 吾爱随笔录

我一直在 keras 中保存我的训练历史，如下所示：

history = model.fit(X_train, Y_train, epochs=700, batch_size=128,validation_data=(X_cv, Y_cv))

np.save('./history_sim#', history)

然后，我尝试从各种模拟中加载训练历史记录，以便打印损失与时期等数据，如下所示：

history = np.load('history_sim#.npy')

当我尝试加载训练历史时，我收到以下错误消息：

"ValueError: Unknown metric function:precision"

我很担心我现在失去了所有的训练历史。培训需要几天时间，我的时间有点紧张。数据是否丢失或有什么方法可以从我保存的 .npy 文件中获取数据？

我已经发现如果我按如下方式保存/加载它会完美运行：

np.save('./history_sim#', history.history)
np.load('history_sim#').item()

我将在其余的模拟中这样做，但已经有一些以第一种方式保存，我没有时间重新运行它们。

谢谢！

附加信息：

import keras_metrics

# Calculate precision for the second label.
precision = keras_metrics.precision(label=1)

# Calculate recall for the first label.
recall = keras_metrics.recall(label=0)

opt = Adam(lr=0.05, beta_1=0.9, beta_2=0.999, decay=0.0)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=opt, metrics=[precision, recall])