在使用customize train_step()的Keras中,我们可以通过在customize test_step()中设置training=False来评估模型。
在Keras中,train_step()和test_step()是用于自定义训练和评估的方法。train_step()用于定义模型在每个训练步骤中的行为,而test_step()用于定义模型在每个评估步骤中的行为。
当我们需要在test_step()中设置'training=False'时,可以使用tf.GradientTape()来记录模型的前向传播过程,并关闭梯度的计算。这样做的目的是确保在评估模型时不会更新模型的参数。
以下是一个示例代码:
@tf.function
def train_step(inputs, labels, model, optimizer, loss_object):
with tf.GradientTape() as tape:
predictions = model(inputs, training=True)
loss = loss_object(labels, predictions)
gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
return loss
@tf.function
def test_step(inputs, labels, model, loss_object):
predictions = model(inputs, training=False)
loss = loss_object(labels, predictions)
return loss
# 在使用customize train_step()和test_step()的训练循环中,我们可以这样设置'training=False':
for epoch in range(num_epochs):
for inputs, labels in train_dataset:
train_loss = train_step(inputs, labels, model, optimizer, loss_object)
for test_inputs, test_labels in test_dataset:
test_loss = test_step(test_inputs, test_labels, model, loss_object)
在上面的示例中,我们在train_step()中使用training=True来确保模型进行训练,而在test_step()中使用training=False来确保模型进行评估。这样可以保证在评估模型时不会更新模型的参数。
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