Ch16. Custom Callbacks

What is callbacks?

모든 콜백은 keras.callbacks.Callback 클래스를 하위 클래스화하며, 훈련, 테스트 및 예측의 다양한 단계에서 호출되는 메서드 세트를 재정의합니다. 콜백은 훈련 중 모델의 내부 상태 및 통계를 볼 때 유용합니다.

How to use?

class CustomCallback(keras.callbacks.Callback):
    def on_train_begin(self, logs=None):
        keys = list(logs.keys())
        print("Starting training; got log keys: {}".format(keys))

    def on_train_end(self, logs=None):
        keys = list(logs.keys())
        print("Stop training; got log keys: {}".format(keys))

    def on_epoch_begin(self, epoch, logs=None):
        keys = list(logs.keys())
        print("Start epoch {} of training; got log keys: {}".format(epoch, keys))

    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        keys = list(logs.keys())
        print("End epoch {} of training; got log keys: {}".format(epoch, keys))

    def on_test_begin(self, logs=None):
        keys = list(logs.keys())
        print("Start testing; got log keys: {}".format(keys))

    def on_test_end(self, logs=None):
        keys = list(logs.keys())
        print("Stop testing; got log keys: {}".format(keys))

    def on_predict_begin(self, logs=None):
        keys = list(logs.keys())
        print("Start predicting; got log keys: {}".format(keys))

    def on_predict_end(self, logs=None):
        keys = list(logs.keys())
        print("Stop predicting; got log keys: {}".format(keys))

    def on_train_batch_begin(self, batch, logs=None):
        keys = list(logs.keys())
        print("...Training: start of batch {}; got log keys: {}".format(batch, keys))

    def on_train_batch_end(self, batch, logs=None):
        keys = list(logs.keys())
        print("...Training: end of batch {}; got log keys: {}".format(batch, keys))

    def on_test_batch_begin(self, batch, logs=None):
        keys = list(logs.keys())
        print("...Evaluating: start of batch {}; got log keys: {}".format(batch, keys))

    def on_test_batch_end(self, batch, logs=None):
        keys = list(logs.keys())
        print("...Evaluating: end of batch {}; got log keys: {}".format(batch, keys))

    def on_predict_batch_begin(self, batch, logs=None):
        keys = list(logs.keys())
        print("...Predicting: start of batch {}; got log keys: {}".format(batch, keys))

    def on_predict_batch_end(self, batch, logs=None):
        keys = list(logs.keys())
        print("...Predicting: end of batch {}; got log keys: {}".format(batch, keys))

• 함수의 이름은 고정되어 있습니다.
• 모든 함수를 다 정의할 필요는 없고, 필요한 함수만 정의해서 사용하면 됩니다.
• 보통 GAN같은걸 훈련할 떼, callback으로 특정 에폭이 끝날때마다 이미지 생성해서 저장하는 등의 콜백을 써줍니다.