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tf.keras.callbacks.Callback

TensorFlow 1 versión Ver código fuente en GitHub

clase base abstracta utiliza para construir nuevas devoluciones de llamada.

Los logs diccionario que los métodos de devolución de llamada toman como argumento contendrá las claves para cantidades correspondientes al lote o época (ver docstrings método específico) actual.

params Dict. parámetros de entrenamiento (por ejemplo. verbosidad, tamaño de lote, número de épocas ...).
model Instancia de keras.models.Model . siendo entrenado referencia del modelo.

Métodos

on_batch_begin

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Un alias de compatibilidad hacia atrás para on_train_batch_begin .

on_batch_end

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Un alias de compatibilidad hacia atrás para on_train_batch_end .

on_epoch_begin

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Llamado al comienzo de una época.

Las subclases deben reemplazar por cualquier acción a ejecutar. Esta función sólo se debe llamar durante el modo de entrenamiento.

argumentos
epoch Entero, índice de época.
logs Dict. Actualmente no hay datos se pasan a este argumento a favor de este método, pero esto puede cambiar en el futuro.

on_epoch_end

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Llamado al final de una época.

Las subclases deben reemplazar por cualquier acción a ejecutar. Esta función sólo se debe llamar durante el modo de entrenamiento.

argumentos
epoch Entero, índice de época.
logs Dict, resultados métricas para esta época de formación, y para la época de validación si se lleva a cabo la validación. Llaves resultado de la validación tienen el prefijo val_ .

on_predict_batch_begin

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Llamado al comienzo de un lote de predict métodos.

Las subclases deben reemplazar por cualquier acción a ejecutar.

argumentos
batch Integer, índice de lotes dentro de la época actual.
logs Dict, contiene el valor de retorno de model.predict_step , por lo general devuelve un diccionario con una tecla 'productos' que contienen las salidas del modelo.

on_predict_batch_end

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Llamado al final de un lote en predict métodos.

Las subclases deben reemplazar por cualquier acción a ejecutar.

argumentos
batch Integer, índice de lotes dentro de la época actual.
logs Dict. métricas resultados agregados hasta este lote.

on_predict_begin

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Llamado al comienzo de la predicción.

Las subclases deben reemplazar por cualquier acción a ejecutar.

argumentos
logs Dict. Actualmente no hay datos se pasan a este argumento a favor de este método, pero esto puede cambiar en el futuro.

on_predict_end

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Llamado en el extremo de la predicción.

Las subclases deben reemplazar por cualquier acción a ejecutar.

argumentos
logs Dict. Actualmente no hay datos se pasan a este argumento a favor de este método, pero esto puede cambiar en el futuro.

on_test_batch_begin

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Llamado al comienzo de un lote de evaluate métodos.

También se llama al comienzo de un lote de validación en el fit métodos, si se proporcionan datos de validación.

Las subclases deben reemplazar por cualquier acción a ejecutar.

argumentos
batch Integer, índice de lotes dentro de la época actual.
logs Dict, contiene el valor de retorno de model.test_step . Por lo general, los valores del Model se devuelven las métricas 's. Ejemplo: {'loss': 0.2, 'accuracy': 0.7} .

on_test_batch_end

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Llamado al final de un lote en evaluate métodos.

También se llama al final de un lote de validación en el fit métodos, si se proporcionan datos de validación.

Las subclases deben reemplazar por cualquier acción a ejecutar.

argumentos
batch Integer, índice de lotes dentro de la época actual.
logs Dict. métricas resultados agregados hasta este lote.

on_test_begin

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Llamado al comienzo de la evaluación o validación.

Las subclases deben reemplazar por cualquier acción a ejecutar.

argumentos
logs Dict. Actualmente no hay datos se pasan a este argumento a favor de este método, pero esto puede cambiar en el futuro.

on_test_end

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Llamado al final de evaluación o validación.

Las subclases deben reemplazar por cualquier acción a ejecutar.

argumentos
logs Dict. Actualmente la salida de la última llamada a on_test_batch_end() se pasa a este argumento a favor de este método, pero esto puede cambiar en el futuro.

on_train_batch_begin

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Llamado al comienzo de un lote de entrenamiento en fit métodos.

Las subclases deben reemplazar por cualquier acción a ejecutar.

argumentos
batch Integer, índice de lotes dentro de la época actual.
logs Dict, contiene el valor de retorno de model.train_step . Por lo general, los valores del Model se devuelven las métricas 's. Ejemplo: {'loss': 0.2, 'accuracy': 0.7} .

on_train_batch_end

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Llamado al final