tf.keras.callbacks.SwapEMAWeights

Меняет веса модели и EMA-веса до и после оценки.

Наследуется от: Callback

tf.keras.callbacks.SwapEMAWeights(
    swap_on_epoch=False
)

Этот колбэк заменяет значения весов модели значениями весов EMA оптимизатора (экспоненциальное скользящее среднее значений весов прошлых моделей, реализующее «усреднение Полиака») перед оценкой модели и восстанавливает предыдущие веса после оценки.

Колбэк SwapEMAWeights следует использовать совместно с оптимизатором, который устанавливает use_ema=True.

Обратите внимание, что веса меняются на месте, чтобы сохранить память. Поведение не определено, если вы изменяете веса EMA или веса модели в других колбэках.

Пример:

# Remember to set `use_ema=True` in the optimizer
optimizer = SGD(use_ema=True)
model.compile(optimizer=optimizer, loss=..., metrics=...)

# Metrics will be computed with EMA weights
model.fit(X_train, Y_train, callbacks=[SwapEMAWeights()])

# If you want to save model checkpoint with EMA weights, you can set
# `swap_on_epoch=True` and place ModelCheckpoint after SwapEMAWeights.
model.fit(
    X_train,
    Y_train,
    callbacks=[SwapEMAWeights(swap_on_epoch=True), ModelCheckpoint(...)]
)

Методы

on_batch_begin

Просмотреть исходный код

on_batch_begin(
    batch, logs=None
)

Псевдоним обратной совместимости для on_train_batch_begin.

on_batch_end

Просмотреть исходный код

on_batch_end(
    batch, logs=None
)

Псевдоним обратной совместимости для on_train_batch_end.

on_epoch_begin

Просмотреть исходный код

on_epoch_begin(
    epoch, logs=None
)

Вызывается в начале эпохи.

Подклассы должны переопределять для любых действий. Эта функция должна вызываться только во время режима TRAIN.

on_epoch_end

Просмотреть исходный код

on_epoch_end(
    epoch, logs=None
)

Вызывается в конце эпохи.

Подклассы должны переопределять для любых действий. Эта функция должна вызываться только во время режима TRAIN.

on_predict_batch_begin

Просмотреть исходный код

on_predict_batch_begin(
    batch, logs=None
)

Вызывается в начале пакета в методах predict.

Подклассы должны переопределять для любых действий.

Обратите внимание, что если аргумент steps_per_execution к compile в Model установлен на N, этот метод будет вызываться только каждые N пакеты.

on_predict_batch_end

Просмотреть исходный код

on_predict_batch_end(
    batch, logs=None
)

Вызывается в конце пакета в методах predict.

Подклассы должны переопределять для любых действий.

Обратите внимание, что если аргумент steps_per_execution к compile в Model установлен на N, этот метод будет вызываться только каждые N пакеты.

on_predict_begin

Просмотреть исходный код

on_predict_begin(
    logs=None
)

Вызывается в начале прогнозирования.

Подклассы должны переопределять для любых действий.

on_predict_end

Просмотреть исходный код

on_predict_end(
    logs=None
)

Вызывается в конце прогнозирования.

Подклассы должны переопределять для любых действий.

on_test_batch_begin

Просмотреть исходный код

on_test_batch_begin(
    batch, logs=None
)

Вызывается в начале пакета в методах evaluate.

Также вызывается в начале пакета валидации в методах fit, если предоставлены данные валидации.

Подклассы должны переопределять для любых действий.

Обратите внимание, что если аргумент steps_per_execution к compile в Model установлен на N, этот метод будет вызываться только каждые N пакеты.

on_test_batch_end

Просмотреть исходный код

on_test_batch_end(
    batch, logs=None
)

Вызывается в конце пакета в методах evaluate.

Также вызывается в конце пакета валидации в методах fit, если предоставлены данные валидации.

Подклассы должны переопределять для любых действий.

Обратите внимание, что если аргумент steps_per_execution к compile в Model установлен на N, этот метод будет вызываться только каждые N пакеты.

on_test_begin

Просмотреть исходный код

on_test_begin(
    logs=None
)

Вызывается в начале этапа оценки или валидации.

Подклассы должны переопределять для выполнения любых действий.

on_test_end

Просмотреть исходный код

on_test_end(
    logs=None
)

Вызывается в конце этапа оценки или валидации.

Подклассы должны переопределять для выполнения любых действий.

on_train_batch_begin

Просмотреть исходный код

on_train_batch_begin(
    batch, logs=None
)

Вызывается в начале пакета обучения в методах fit.

Подклассы должны переопределять для выполнения любых действий.

Обратите внимание, что если аргумент steps_per_execution для compile в Model установлен в N, этот метод будет вызываться только каждые N пакет(ов).

on_train_batch_end

Просмотреть исходный код

on_train_batch_end(
    batch, logs=None
)

Вызывается в конце пакета обучения в методах fit.

Подклассы должны переопределять для выполнения любых действий.

Обратите внимание, что если аргумент steps_per_execution для compile в Model установлен в N, этот метод будет вызываться только каждые N пакет(ов).

on_train_begin

Просмотреть исходный код

on_train_begin(
    logs=None
)

Вызывается в начале обучения.

Подклассы должны переопределять для выполнения любых действий.

on_train_end

Просмотреть исходный код

on_train_end(
    logs=None
)

Вызывается в конце обучения.

Подклассы должны переопределять для выполнения любых действий.

set_model

Просмотреть исходный код

set_model(
    model
)

set_params

Просмотреть исходный код

set_params(
    params
)