5-8 回调函数callbacks
tf.keras的回调函数实际上是一个类，一般是在model.fit时作为参数指定，用于控制在训练过程开始或者在训练过程结束，在每个epoch训练开始或者训练结束，在每个batch训练开始或者训练结束时执行一些操作，例如收集一些日志信息，改变学习率等超参数，提前终止训练过程等等。
同样地，针对model.evaluate或者model.predict也可以指定callbacks参数，用于控制在评估或预测开始或者结束时，在每个batch开始或者结束时执行一些操作，但这种用法相对少见。
大部分时候，keras.callbacks子模块中定义的回调函数类已经足够使用了，如果有特定的需要，我们也可以通过对keras.callbacks.Callbacks实施子类化构造自定义的回调函数。
所有回调函数都继承至 keras.callbacks.Callbacks基类，拥有params和model这两个属性。
其中params 是一个dict，记录了 training parameters (eg. verbosity, batch size, number of epochs...).
model即当前关联的模型的引用。
此外，对于回调类中的一些方法如on_epoch_begin,on_batch_end，还会有一个输入参数logs, 提供有关当前epoch或者batch的一些信息，并能够记录计算结果，如果model.fit指定了多个回调函数类，这些logs变量将在这些回调函数类的同名函数间依顺序传递。
内置回调函数
- BaseLogger： 收集每个epoch上metrics在各个batch上的平均值，对stateful_metrics参数中的带中间状态的指标直接拿最终值无需对各个batch平均，指标均值结果将添加到logs变量中。该回调函数被所有模型默认添加，且是第一个被添加的。
- History： 将BaseLogger计算的各个epoch的metrics结果记录到history这个dict变量中，并作为model.fit的返回值。该回调函数被所有模型默认添加，在BaseLogger之后被添加。
- EarlyStopping： 当被监控指标在设定的若干个epoch后没有提升，则提前终止训练。
- TensorBoard： 为Tensorboard可视化保存日志信息。支持评估指标，计算图，模型参数等的可视化。
- ModelCheckpoint： 在每个epoch后保存模型。
- ReduceLROnPlateau：如果监控指标在设定的若干个epoch后没有提升，则以一定的因子减少学习率。
- TerminateOnNaN：如果遇到loss为NaN，提前终止训练。
- LearningRateScheduler：学习率控制器。给定学习率lr和epoch的函数关系，根据该函数关系在每个epoch前调整学习率。
- CSVLogger：将每个epoch后的logs结果记录到CSV文件中。
- ProgbarLogger：将每个epoch后的logs结果打印到标准输出流中。
自定义回调函数
可以使用callbacks.LambdaCallback编写较为简单的回调函数，也可以通过对callbacks.Callback子类化编写更加复杂的回调函数逻辑。
如果需要深入学习tf.Keras中的回调函数，不要犹豫阅读内置回调函数的源代码。
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models, losses, metrics, callbacks
import tensorflow.keras.backend as K
# 示范使用LambdaCallback编写较为简单的回调函数
import json
json_log = open('./data/keras_log.json', mode='wt', buffering=1)
json_logging_callback = callbacks.LambdaCallback(
on_epoch_end=lambda epoch, logs: json_log.write(json.dumps(dict(epoch=epoch, **logs)) + '\n'),
on_train_end=lambda logs: json_log.close()
)
# 示范通过Callback子类化编写回调函数(LearningRateScheduler的源码)
class LearningRateScheduler(callbacks.Callback):
def __init__(self, schedule, verbose=0):
super().__init__()
self.schedule = schedule
self.verbose = verbose
def on_epoch_begin(self, epoch, logs=None):
if not hasattr(self.model.optimizer, 'lr'):
raise ValueError('Optimizer must have a "lr" attribute.')
try:
lr = float(K.get_value(self.model.optimizer.lr))
lr = self.schedule(epoch, lr)
except TypeError: # Support for old API for backward compatibility
lr = self.schedule(epoch)
if not isinstance(lr, (tf.Tensor, float, np.float32, np.float64)):
raise ValueError('The output of the "schedule function should be float"')
if isinstance(lr, tf.Tensor) and not lr.dtype.is_floating:
raise ValueError('The dtype of Tensor should be float')
K.set_value(self.model.optimizer.lr, K.get_value(lr))
if self.verbose > 0:
print('\nEpoch %05d: LearningRateScheduler reducing learning rate to %s.' % (epoch + 1, lr))
def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
logs = logs or {}
logs['lr'] = K.get_value(self.model.optimizer.lr)