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tensorflow中callback的用法是什么

小億
98
2024-03-28 12:48:03
欄目: 深度學習

在TensorFlow中，callback是一種用于在訓練過程中監控模型性能并采取相應行動的工具。Callbacks可以在訓練過程中的不同階段進行操作，比如在每個epoch結束時、在每次batch訓練后等等。

常見的callback用法包括：

  1. ModelCheckpoint：在每個epoch結束時保存模型的權重。
  2. EarlyStopping：在模型性能不再提升時停止訓練。
  3. TensorBoard：用于在訓練過程中可視化模型的性能指標、損失函數等。
  4. ReduceLROnPlateau：在模型性能停止提升時降低學習率。
  5. CSVLogger：將訓練過程中的指標保存到CSV文件中。

通過使用callback，可以更加高效地監控和優化模型的訓練過程，從而提高模型的性能和收斂速度。

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