在每个training/epoch/batch结束时，如果我们想执行某些任务，例如模型缓存、输出日志、计算当前的auc等等，Keras中的callback就派上用场了。
Example记录每个batch的损失函数值
如上述例子，我们可以继承keras.callbacks.Callback来定义自己的callback,只需重写其中的6个方法即可
on_train_begin
on_train_end
on_epoch_begin
on_epoch_end
on_batch_begin
on_batch_end
可在这6个方法中定义自己想要的属性，通过self.model可以访问模型本身，self.params可以访问训练参数。
可能有用的属性
self.validation_datavalidate数据集
self.validation_data[0]为X
self.validation_data[1]为y
转载自：https://www.jianshu.com/p/eb4e76e239df
在keras中使用tensorboard非常简单 from keras.callbacks import Tens...
在每个training/epoch/batch结束时，如果我们想执行某些任务，例如模型缓存、输出日志、计算当前的a...
在每个training/epoch/batch结束时，如果我们想执行某些任务，例如模型缓存、输出日志、计算当前的a...
转：http://vra.github.io/2018/03/18/keras-callbacks-remote-...
文章代码来源：《deep learning on keras》，非常好的一本书，大家如果英语好，推荐直接阅读该书，...
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本文标题：Keras Callbacks
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/yznybctx.html
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