Keras 3 API 文档 / 回调 API

回调 API

回调是一种对象,可以在训练的不同阶段(例如,在每个 epoch 的开始或结束时,在单个 batch 之前或之后等)执行操作。

您可以使用回调来

  • 在每次训练 batch 后写入 TensorBoard 日志以监控您的指标
  • 定期将您的模型保存到磁盘
  • 执行早停 (Early stopping)
  • 在训练期间查看模型的内部状态和统计信息
  • ...等等

可用的回调


通过内置的 fit() 循环使用回调

您可以将回调列表(作为关键字参数 callbacks)传递给模型的 .fit() 方法

my_callbacks = [
    keras.callbacks.EarlyStopping(patience=2),
    keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath='model.{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.h5'),
    keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./logs'),
]
model.fit(dataset, epochs=10, callbacks=my_callbacks)

然后将在训练的每个阶段调用回调的相关方法。


使用自定义回调

创建新的回调是自定义训练循环的一种简单而强大的方法。在指南编写您自己的回调中了解更多关于创建新回调的信息,并参阅基础 Callback的文档。