modelのlossプロットのやり方

Question

kerasでmodelを学習し一旦保存したものをloadしlossのプロットがしたいです．

以下のコードを実行するとエラーが出てしまいます．

import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Model, load_model
from keras.callbacks import History
                     
setting = 'model'                                                                         
history = load_model(setting+'.h5',  custom_objects={'my_loss_function' : my_loss_function, 'l2_normalize':l2_normalize})
    
plt.semilogx(history.history['loss'])

AttributeError: 'Model' object has no attribute 'history'

modelの保存は以下のように行っています．

．．
model.save('model.h5')  # creates a HDF5 file 'model.h5'

Answer 1

history属性があるのはModelじゃなくて、Modelのfitメソッドが返すHistory（コールバックオブジェクト）では。

https://keras.io/ja/getting-started/faq/#epochtrainingvalidationlossaccuracy

---

参考になるのはこの当たりでしょうか。

Answer 2

quiqui様，　回答ありがとうございます．
以下のコードでlossを得ることができました．

class LossHistory(keras.callbacks.Callback):
    def on_train_begin(self, logs={}):
        self.losses = []

    def on_batch_end(self, batch, logs={}):
        self.losses.append(logs.get('loss'))

model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=784, kernel_initializer='uniform'))
model.add(Activation('softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop')

history = LossHistory()
model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=20, verbose=0, callbacks=[history])

print(history.losses)
# 出力
'''
[0.66047596406559383, 0.3547245744908703, ..., 0.25953155204159617, 0.25901699725311789]
'''