一、回调函数简介

回调函数，本身就是固定事件触发会调用的操作步骤。
在tf2的模型训练过程中，可以针对epoch，batch，train，test等操作步骤进行拦截，并触发回调函数。
其实，在tf2中不止对 model.fit, 而且对 model.evaluate , model.predict 也可以指定callbacks参数，配置回调函数，即：

• keras.Model.fit()
• keras.Model.evaluate()
• keras.Model.predict()

二、TF2中的内置回调函数

1- tf.keras.callbacks.BaseLogger 基础日志

用于记录每个epoch的平均metrics，该回调会对每个batch累加metrics，并在一个epoch结束后计算整体平均metrics作为一个epoch中metric的输出值。
该回调函数在每个模型中都会被 自动调用。

2- tf.keras.callbacks.History 记录metrics日志

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。
该回调函数在所有模型中都会被调用，在BaseLogger之后被添加。

3- tf.keras.callbacks.EarlyStopping 终止训练

当被监控指标在设定的若干个epoch后没有提升，那么终止训练

4- tf.keras.callbacks.TensorBoard 可视化日志保存

为tensorboard的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。
这个个人感觉，比tf1中更方便了。

参数：

keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./logs', 
							histogram_freq=0, 
							write_graph=True, 
							write_images=False,
							embeddings_freq=0, 
							embeddings_layer_names=None, 
							embeddings_metadata=None)

• log_dir：保存日志文件的地址，该文件将被TensorBoard解析以用于可视化

• histogram_freq：计算各个层激活值直方图的频率（每多少个epoch计算一次），如果设置为0则不计算。

• write_graph: 是否在Tensorboard上可视化图，当设为True时，log文件可能会很大

• write_images: 是否将模型权重以图片的形式可视化

• embeddings_freq: 依据该频率(以epoch为单位)筛选保存的embedding层

• embeddings_layer_names:要观察的层名称的列表，若设置为None或空列表，则所有embedding层都将被观察。

• embeddings_metadata: 字典，将层名称映射为包含该embedding层元数据的文件名，参考这里获得元数据文件格式的细节。如果所有的embedding层都使用相同的元数据文件，则可传递字符串。

使用:
如果已经通过pip安装了TensorFlow，我们可通过下面的命令启动TensorBoard：

tensorboard --logdir=/full_path_to_your_logs

5- tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint 保存模型

在每个epoch后保存模型
参数：

keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath, 
								monitor='val_loss', 
								verbose=0, 
								save_best_only=False, 
								save_weights_only=False, 
								mode='auto', 
								period=1)

• filename：字符串，保存模型的路径
  filepath可以是格式化的字符串，里面的占位符将会被epoch值和传入on_epoch_end的logs关键字所填入。例如：filepath若为weights.{epoch:02d-{val_loss:.2f}}.hdf5，则会生成对应epoch和验证集loss的多个文件。

• monitor：需要监视的值

• verbose：信息展示模式，0或1

• save_best_only：当设置为True时，将只保存在验证集上性能最好的模型

• mode：‘auto’，‘min’，‘max’之一，在save_best_only=True时决定性能最佳模型的评判准则，例如，当监测值为val_acc时，模式应为max，当检测值为val_loss时，模式应为min。在auto模式下，评价准则由被监测值的名字自动推断。

• save_weights_only：若设置为True，则只保存模型权重，否则将保存整个模型（包括模型结构，配置信息等）

• period：CheckPoint之间的间隔的epoch数

6- tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau 减少学习率

如果监控指标在若干个epoch后没有提升，那么以一定的变化因子减少学习率。
当评价指标不再提升时，那么就需要减少学习率，可以减少2倍或者10倍等的学习率通常能够获得比较好的效果。
参数：

ReduceLROnPlateau(  monitor='val_loss',
					factor=0.1,
					patience=10,
					verbose=0,
					mode='auto',
					min_delta=1e-4,
					cooldown=0,
					min_lr=0  )

• monitor：被监测的量
• factor：每次减少学习率的因子，学习率将以lr = lr*factor的形式被减少
• patience：当patience个epoch过去而模型性能不提升时，学习率减少的动作会被触发
• mode：‘auto’，‘min’，‘max’之一，在min模式下，如果检测值触发学习率减少。在max模式下，当检测值不再上升则触发学习率减少。
• epsilon：阈值，用来确定是否进入检测值的“平原区”
• cooldown：学习率减少后，会经过cooldown个epoch才重新进行正常操作
• min_lr：学习率的下限

7- tf.keras.callbacks.TerminateOnNaN LossNaN终止训练

如果遇到loss为NaN，那么提前终止训练

8- tf.keras.callbacks.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

参数：

keras.callbacks.LearningRateScheduler(schedule)

• schedule: 函数，该函数以epoch号为参数（从0算起的整数），返回一个新的学习率（float类型）。

9- tf.keras.callbacks.CSVLogger CSV日志记录

将每个epoch后的logs结果记录到CSV文件中
支持所有可被转换为string的值，包括1D的可迭代数值如 np.ndarray。

参数:

keras.callbacks.CSVLogger(filename, separator=',', append=False)

• fiename：保存的csv文件名，如run/log.csv
• separator：字符串，csv分隔符
• append：默认为False，为True时csv文件如果存在则继续写入，为False时总是覆盖csv文件

10- tf.keras.callbacks.ProgbarLogger Logs输出

将每个epoch后的logs结果打印到标准输出流中。

11- tf.keras.callbacks.LambdaCallback 自定义回调类

用于自定义创建简单回调函数的类
该callback的匿名函数将会在适当的时候调用，注意，该回调函数假定了一些位置参数

• on_eopoch_begin和on_epoch_end假定输入的参数是epoch, logs.
• on_batch_begin和on_batch_end假定输入的参数是batch, logs，
• on_train_begin和on_train_end假定输入的参数是logs

on_epoch_begin: 在每个epoch开始时调用
on_epoch_end: 在每个epoch结束时调用
on_batch_begin: 在每个batch开始时调用
on_batch_end: 在每个batch结束时调用
on_train_begin: 在训练开始时调用
on_train_end: 在训练结束时调用

最后有实例。

三、定义回调函数

1、使用LambdaCallback编写简单回调函数

# !/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# @FileName  :optimizer1.py
# @Time      :2021/1/22 0022 19:59
# @Author    :gaofei
# model.fit
import json
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import Model, callbacks
import numpy as np

def close(logs):
    json_log.write('{}]')
    json_log.close()

tf.keras.backend.clear_session()

# 示范使用LambdaCallback编写较为简单的回调函数 ----------
json_log = open('./log/lbd.json', '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=close,
    on_train_begin=lambda logs: json_log.write('[')
)
# ----------------------------------------------------

class CalcModel(tf.keras.models.Model):
    def __init__(self, a, b, c):
        super(CalcModel, self).__init__()
        self.a = a
        self.b = b
        self.c = c

    def build(self):
        self.x = tf.Variable(0.0, name='x')
        self.built = True

    def call(self, features):
        print('features:', tf.print(features))
        loss = self.a * (self.x) ** 2 + self.b * (self.x) + self.c
        tf.print(self.x)
        res = (tf.ones_like(features) * loss)
        return res


def myloss(y_true, y_pred):
    return tf.reduce_mean(y_pred)


model = CalcModel(tf.constant(1.0), tf.constant(-2.0), tf.constant(1.0))

model.build()
model.summary()

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.001), loss=myloss)
history = model.fit(tf.zeros(100), tf.ones(100), batch_size=1, epochs=10, callbacks=[json_logging_callback])

tf.print('x = ', model.x)
tf.print('loss = ', model(tf.constant(0.0)))

生成日志记录为:

2、子类化Callback编写回调函数

@keras_export('keras.callbacks.LearningRateScheduler')
class LearningRateScheduler(Callback):
  """Learning rate scheduler.

  Arguments:
      schedule: a function that takes an epoch index as input
          (integer, indexed from 0) and returns a new
          learning rate as output (float).
      verbose: int. 0: quiet, 1: update messages.

  ```python
  # This function keeps the learning rate at 0.001 for the first ten epochs
  # and decreases it exponentially after that.
  def scheduler(epoch):
    if epoch < 10:
      return 0.001
    else:
      return 0.001 * tf.math.exp(0.1 * (10 - epoch))

  callback = tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler(scheduler)
  model.fit(data, labels, epochs=100, callbacks=[callback],
            validation_data=(val_data, val_labels))

  """

  def __init__(self, schedule, verbose=0):
    super(LearningRateScheduler, self).__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:  # new API
      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, (ops.Tensor, float, np.float32, np.float64)):
      raise ValueError('The output of the "schedule" function '
                       'should be float.')
    if isinstance(lr, ops.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)