问题描述: 在自定义回调函数中无法访问 validation_data,导致出现 AttributeError 错误。
解决方法:
tf.keras.callbacks.LambdaCallback
回调函数:import tensorflow as tf
# 自定义回调函数
class CustomCallback(tf.keras.callbacks.Callback):
def on_train_begin(self, logs=None):
# 在训练开始时调用
if self.validation_data is not None:
self.x_val, self.y_val = self.validation_data[0], self.validation_data[1]
def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
# 在每个训练周期结束时调用
if self.validation_data is not None:
val_predictions = self.model.predict(self.x_val)
# 进行相关操作
# 模型定义
model = tf.keras.models.Sequential([...])
# 编译模型
model.compile([...])
# 创建数据集
x_train, y_train = [...]
x_val, y_val = [...]
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
val_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_val, y_val))
# 训练模型
model.fit(train_dataset, epochs=10, validation_data=val_dataset, callbacks=[CustomCallback()])
validation_data
参数:import tensorflow as tf
# 自定义回调函数
class CustomCallback(tf.keras.callbacks.Callback):
def on_train_begin(self, logs=None):
# 在训练开始时调用
if self.validation_data is not None:
self.x_val, self.y_val = self.validation_data[0], self.validation_data[1]
def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
# 在每个训练周期结束时调用
if self.validation_data is not None:
val_predictions = self.model.predict(self.x_val)
# 进行相关操作
# 模型定义
model = tf.keras.models.Sequential([...])
# 编译模型
model.compile([...])
# 创建数据集
x_train, y_train = [...]
x_val, y_val = [...]
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
val_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_val, y_val))
# 训练模型
model.fit(train_dataset, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[CustomCallback()])
以上是两种解决方法,都可以访问 validation_data。根据需要选择其中一种即可。
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