在Keras的时代结束时，有没有办法在lambdacallback中获得训练精度？

在Keras的时代结束时，可以通过LambdaCallback来实现在训练过程中获得训练精度的方式。LambdaCallback是Keras提供的一个回调函数，可以在每个训练阶段的不同时间点执行自定义的操作。

要在LambdaCallback中获得训练精度，可以通过在回调函数中定义一个函数，该函数在每个训练批次结束时被调用，并通过Keras提供的API获取训练精度。以下是一个示例代码：

from keras.callbacks import LambdaCallback

# 定义获取训练精度的回调函数
def get_training_accuracy(epoch, logs):
    accuracy = logs['accuracy']  # 通过logs参数获取训练精度
    print(f'Training accuracy: {accuracy}')

# 创建LambdaCallback并指定回调函数
accuracy_callback = LambdaCallback(on_epoch_end=get_training_accuracy)

# 在模型训练中使用LambdaCallback
model.fit(X_train, y_train, callbacks=[accuracy_callback])

在上述示例中，通过在LambdaCallback的构造函数中指定on_epoch_end参数，将自定义的获取训练精度的回调函数get_training_accuracy传入。在每个训练批次结束时，该回调函数会被自动调用，并通过logs参数获取训练精度。在回调函数中，可以进行任意自定义操作，如打印训练精度。

需要注意的是，上述示例中的代码仅适用于Keras 2.x版本，对于Keras的后续版本或其他深度学习框架，可能需要根据具体情况进行相应的调整。

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