TensorFlow Callbacks 教程

TensorFlow 中的 Callbacks 是一种非常有用的机制，它允许你在训练过程中进行自定义操作。以下是一些常用的 Callbacks 以及它们的作用。

常用 Callbacks 列表

ModelCheckpoint Callback 允许你在训练过程中保存模型权重。以下是一个简单的例子：

from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint

checkpoint = ModelCheckpoint('best_model.h5', save_best_only=True)

在上面的代码中，当模型在验证集上的性能提升时，best_model.h5 文件会被保存。

EarlyStopping Callback 允许你在验证集上的性能不再提升时停止训练。这可以避免过拟合，并节省计算资源。

from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping

early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3)

在上面的代码中，如果验证集上的损失在连续 3 个 epoch 中没有改善，训练将会停止。

ReduceLROnPlateau Callback 允许你在验证集上的性能不再提升时降低学习率。

from tensorflow.keras.callbacks import ReduceLROnPlateau

reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.2, patience=2)

在上面的代码中，如果验证集上的损失在连续 2 个 epoch 中没有改善，学习率将会降低 20%。

TensorBoard Callback 允许你可视化训练过程。你可以通过以下命令启动 TensorBoard：

tensorboard --logdir=/path/to/your/logs

然后，你可以通过浏览器访问 http://localhost:6006 来查看可视化结果。

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