如何使用Keras实现格式化输出的损失函数？
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在Windows 7 64位系统上，Anaconda安装的Python 3.6.1版本中，安装了TensorFlow及Keras，且Keras的backend使用TensorFlow。运行Mask R-CNN进行调试时，PyCharm（Python IDE）底部窗口输出的Loss格式是在PyCharm的设置中定义的，如图所示。
在win7 64位，Anaconda安装的Python3.6.1下安装的TensorFlow与Keras，Keras的backend为TensorFlow。在运行Mask R-CNN时，在进行调试时想知道PyCharm (Python IDE)底部窗口输出的Loss格式是在哪里定义的，如下图红框中所示：
图1 训练过程的Loss格式化输出
在上图红框中，Loss的输出格式是在哪里定义的呢？有一点是明确的，即上图红框中的内容是在训练的时候输出的。那么先来看一下Mask R-CNN的训练过程。Keras以Numpy数组作为输入数据和标签的数据类型。训练模型一般使用 fit 函数。然而由于Mask R-CNN训练数据巨大，不能一次性全部载入，否则太消耗内存。
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在Windows 7 64位系统上，Anaconda安装的Python 3.6.1版本中，安装了TensorFlow及Keras，且Keras的backend使用TensorFlow。运行Mask R-CNN进行调试时，PyCharm（Python IDE）底部窗口输出的Loss格式是在PyCharm的设置中定义的，如图所示。
在win7 64位，Anaconda安装的Python3.6.1下安装的TensorFlow与Keras，Keras的backend为TensorFlow。在运行Mask R-CNN时，在进行调试时想知道PyCharm (Python IDE)底部窗口输出的Loss格式是在哪里定义的，如下图红框中所示：
图1 训练过程的Loss格式化输出
在上图红框中，Loss的输出格式是在哪里定义的呢？有一点是明确的，即上图红框中的内容是在训练的时候输出的。那么先来看一下Mask R-CNN的训练过程。Keras以Numpy数组作为输入数据和标签的数据类型。训练模型一般使用 fit 函数。然而由于Mask R-CNN训练数据巨大，不能一次性全部载入，否则太消耗内存。