学習回数ごとに結果の出力をしたい

Question

簡単なニューラルネットワークを使って、学習回数ごとに学習データとテストデータの誤差の出力をしたいと考えています。
使っているコードは以下のようになります。

# -*- coding: utf-8 -*-
#@test {"output": "ignore"}
training_steps = 25000
for seed in range(1,11):　#seedを1~10まで繰り返す
     losses = []

     with tf.Session() as sess:
        # Set up all the tensors, variables, and operations.
        input = tf.constant(bias_with_x)
        target = tf.constant(np.transpose([y_train]).astype(np.float32))

        #[ここは重みと閾値の初期化の部分のため省略]

        tf.global_variables_initializer().run()

        y1 = tf.nn.relu(tf.matmul(input, weights))
        y2 = tf.nn.relu(tf.matmul(y1, weights1))
        yhat = tf.sigmoid(tf.matmul(y2, weights2))
        yerror = tf.subtract(yhat, target)
        loss1 = tf.nn.l2_loss(yerror)
        L2_sqr = tf.nn.l2_loss(weights) + tf.nn.l2_loss(weights1) + tf.nn.l2_loss(weights2)
        loss = loss1 + lambda_2 * L2_sqr

        input_test = tf.constant(bias_with_x_test)
        target_test = tf.constant(np.transpose([y_test]).astype(np.float32))
        y1_test = tf.nn.relu(tf.matmul(input_test, weights))
        y2_test = tf.nn.relu(tf.matmul(y1_test, weights1))
        yhat_test = tf.sigmoid(tf.matmul(y2_test, weights2))

        update_weights = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss)

        for i in range(training_steps):
            update_weights.run()
            losses.append(loss.eval())
        # Training is done, get the final values for the graphs
        betas = weights.eval()
        yhat = yhat.eval()
        error = np.sqrt(((y_train-yhat)*(y_train-yhat)).mean()) #RMSEの算出

        size = len(y_train)
        MAE = (np.sum(np.abs(y_train-yhat)))/size

        yhat_test = yhat_test.eval()
        size = len(y_test)
        MAE_test = (np.sum(np.abs(y_test-yhat_test)))/size

        global MAE_train_ave
        MAE_train_ave += MAE

        global MAE_test_ave
        MAE_test_ave += MAE_test

Train = MAE_train_ave/10.0        
Test = MAE_test_ave/10.0
print('学習誤差 : %s' % Train)
print('テスト誤差 : %s' % Test)

この処理の流れだと、最後に更新した学習回数(training_steps)のみの出力となっていしまいます。5000回ごとに出力させたいので、そのような処理のコードを入れたら良いのは分かるのですが、自分の理解不足で差し込んでも上手く処理ができていない状態にあります。

どの部分にどのようなコードを差しこめばよいか回答いただけるとありがたいです。

Answer 1

for i in range(training_steps):
があるので、そのインデントの中で出力すればよいのでは？

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ちなみに、tensorflowを使わないと卒業できないんだ！お仕事のお金がもらえないんだ！じゃなければ、kerasを使った方がいいです。

fitメソッドのverboseを1にするだけで出力されます。

今回の質問はかなり基礎的なことなので、これが自力でできないのであれば、tensorflowのような低級のライブラリを使用するのは苦しみを生み出すだけです。

Comments

[yone_yone]

回答ありがとうございます。
やはりそインデントの中で出力させますよね。。。
kerasのことは知っていたのですが私の食わず嫌いなところがあり、手を付けていない状態でした。
今後はkerasの方も使ってみます。