Keras训练VAE时history.validation_data为None的问题及解决方法

问题重现 #

尝试在CIFAR-10数据集上训练变分自编码器（VAE），脚本片段如下：

# Load the CIFAR-10 dataset
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.cifar10.load_data()

# Split the data into training, validation, and test sets
validation_size = 0.2  
x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(x_train, y_train, test_size=validation_size)

# Define the model
vae = VAE(encoder, decoder)
vae.compile(optimizer=Adam())
history = vae.fit(x_train, epochs=2, batch_size=128, validation_data=(x_val, y_val))

访问history.validation_data时返回None，即history.validation_data is None结果为True。

原因分析 #

1. Keras History对象的默认行为：TensorFlow/Keras的History对象默认不会存储完整的验证数据集，validation_data属性仅在特定配置下才会被赋值，新版本TensorFlow中已移除了return_validation_data参数，因此直接访问该属性会得到None。
2. VAE训练的参数冗余：VAE作为自编码器，训练时目标数据与输入数据一致，fit方法中传入y_val是多余的，不过这并非导致validation_data为None的直接原因。

解决方法 #

方法1：自定义回调保存验证数据 #

通过自定义回调函数在训练过程中保存验证数据：

from tensorflow.keras.callbacks import Callback

class ValidationDataSaver(Callback):
    def on_train_begin(self, logs=None):
        self.val_data = self.validation_data

# 初始化回调
val_saver = ValidationDataSaver()

# VAE训练无需传入y_val，验证数据只需传入x_val
history = vae.fit(
    x_train, 
    epochs=2, 
    batch_size=128, 
    validation_data=(x_val,), 
    callbacks=[val_saver]
)

# 从回调对象中获取验证数据
saved_val_data = val_saver.val_data

方法2：手动评估验证集获取指标 #

如果仅需要验证集的损失/指标，无需保存完整数据，直接调用evaluate方法：

# 评估验证集
val_loss = vae.evaluate(x_val, batch_size=128)
print(f"验证集损失: {val_loss}")

方法3：适配旧版本Keras（仅适用于独立Keras） #

若使用TensorFlow 2.x之前的独立Keras库，可在fit时添加return_validation_data=True参数（新版本已移除）：

history = vae.fit(
    x_train, 
    epochs=2, 
    batch_size=128, 
    validation_data=(x_val,), 
    return_validation_data=True
)
# 此时history.validation_data会被赋值

内容的提问来源于stack exchange，提问作者tail