在keras回调中使用带有自定义参数的自定义函数

Question

我正在 keras 中训练一个模型，我想在每个时期之后绘制结果图。我知道 keras 回调提供 "on_epoch_end" 函数，如果有人想在每个纪元之后进行一些计算，可以重载该函数，但我的函数需要一些额外的参数，这些参数在给定时会因元 class 错误而导致代码崩溃。详情如下：

这是我现在的做法，效果很好：-

class NewCallback(Callback):

def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):  #working fine, printing epoch after each epoch
    print("EPOCH IS: "+str(epoch))


epochs=5
batch_size = 16
model_saved=False
if model_saved:
    vae.load_weights(args.weights)
else:
    # train the autoencoder
    vae.fit(x_train,
            epochs=epochs,
            batch_size=batch_size,
            validation_data=(x_test, None),
           callbacks=[NewCallback()])

但是我想要这样的回调函数：-

class NewCallback(Callback,models,data,batch_size):
   def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
     print("EPOCH IS: "+str(epoch))
     x=models.predict(data)
     plt.plot(x)
     plt.savefig(epoch+".png")

如果我这样称呼合适的话：

callbacks=[NewCallback(models, data, batch_size=batch_size)]

我收到这个错误：

TypeError: metaclass conflict: the metaclass of a derived class must be a (non-strict) subclass of the metaclasses of all its bases

我正在寻找一个更简单的解决方案来调用我的函数或解决此元 class 错误，我们将不胜感激！

Answer 1

我认为您想做的是定义一个 class ，它从回调派生并接受模型、数据等...作为构造函数参数。所以：

class NewCallback(Callback):
    """ NewCallback descends from Callback
    """
    def __init__(self, models, data, batch_size):
        """ Save params in constructor
        """
        self.models = models

    def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
        x = self.models.predict(self.data)

Answer 2

如果你想对测试数据进行预测，你可以试试这个

class CustomCallback(keras.callbacks.Callback):
    def __init__(self, model, x_test, y_test):
        self.model = model
        self.x_test = x_test
        self.y_test = y_test

    def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
        y_pred = self.model.predict(self.x_test, self.y_test)
        print('y predicted: ', y_pred)

您需要在 model.fit

期间提及回调

model.sequence()
# your model architecture
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, 
          callbacks=[CustomCallback(model, x_test, y_test)])

与on_epoch_end类似，keras提供了很多其他方法

on_train_begin, on_train_end, on_epoch_begin, on_epoch_end, on_test_begin,
on_test_end, on_predict_begin, on_predict_end, on_train_batch_begin, on_train_batch_end,
on_test_batch_begin, on_test_batch_end, on_predict_batch_begin,on_predict_batch_end

在keras回调中使用带有自定义参数的自定义函数

Use custom function with custom parameters in keras callback

metaclass

callback

keras

custom-function