python - 如何在 tensorflow 的回调中访问训练和测试数据？

Question

>     import tensorflow as tf
>     
>     class MyMetric(tf.keras.callbacks.Callback):
>        def on_epoch_end(self,epoch,logs={}):
>            # how to access X_train and X_val here
> 
>     ...
>     model.fit(X_train,y_train,batch_size=32,epochs=10,validation_data=(X_val,y_val),shuffle=True,callbacks=[MyMetric()]

我正在尝试使用回调在tensorflow 2.0中实现自定义指标。在 on_epoch_end 方法中，我需要访问提供给 fit 方法的训练和验证数据(整个样本，而不是批处理)。有什么办法可以做到这一点吗？谢谢!

Answer 1

接受训练和测试数据集作为自定义回调类的初始化参数，然后在 on_epoch_end 方法中使用它。

类似这样的事情

class MyMetric(keras.callbacks.Callback):

  def __init__(self, X_test):
    self.X_test = X_test

在调用 fit 时，将测试集作为参数传递给您的自定义回调，如下所示

model.fit(X_train,y_train,batch_size=32,epochs=10,validation_data=(X_val,y_val),shuffle=True,callbacks=[MyMetric(X_test)]

有关 https://keras.io/guides/writing_your_own_callbacks/ 的更多详细信息