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基类 Callback

`Callback` 类

keras.callbacks.Callback()

用于构建新回调的基类。

可以将回调传递给 Keras 方法，例如 fit()、evaluate() 和 predict()，以便在模型训练、评估和推理生命周期的各个阶段进行干预。

要创建自定义回调，请子类化 keras.callbacks.Callback 并重写感兴趣阶段对应的方法。

示例

>>> training_finished = False
>>> class MyCallback(Callback):
...   def on_train_end(self, logs=None):
...     global training_finished
...     training_finished = True
>>> model = Sequential([
...     layers.Dense(1, input_shape=(1,))])
>>> model.compile(loss='mean_squared_error')
>>> model.fit(np.array([[1.0]]), np.array([[1.0]]),
...           callbacks=[MyCallback()])
>>> assert training_finished == True

如果你想在自定义训练循环中使用 Callback 对象

你应该将所有回调打包到一个单独的 callbacks.CallbackList 中，以便它们可以一起被调用。
你需要在循环中的适当位置手动调用所有 on_* 方法。像这样

示例

callbacks =  keras.callbacks.CallbackList([...])
callbacks.append(...)
callbacks.on_train_begin(...)
for epoch in range(EPOCHS):
    callbacks.on_epoch_begin(epoch)
    for i, data in dataset.enumerate():
    callbacks.on_train_batch_begin(i)
    batch_logs = model.train_step(data)
    callbacks.on_train_batch_end(i, batch_logs)
    epoch_logs = ...
    callbacks.on_epoch_end(epoch, epoch_logs)
final_logs=...
callbacks.on_train_end(final_logs)

属性

params: 字典。训练参数（例如：详细级别、批量大小、epoch 数量...）。
model: Model 实例。正在训练的模型的引用。

回调方法接受的 logs 字典将包含与当前批量或 epoch 相关的数量的键（参阅方法特定的文档字符串）。

基类 Callback

Callback 类

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Callback 类

`Callback` 类