将每个批次或时期的验证精度打印到控制台(Keras)

在Keras中，可以通过使用回调函数来实现将每个批次或时期的验证精度打印到控制台。回调函数是在训练过程中的特定时间点被调用的对象，可以用于执行各种操作，例如记录指标、保存模型、动态调整学习率等。

以下是一个示例代码，展示了如何使用回调函数来打印验证精度到控制台：

from keras.callbacks import Callback

class PrintValAccuracy(Callback):
    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        val_acc = logs['val_accuracy']
        print("Validation Accuracy: {:.2f}%".format(val_acc * 100))

# 创建模型并编译
model = ...
model.compile(...)

# 定义回调函数
print_val_acc = PrintValAccuracy()

# 训练模型并传入回调函数
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[print_val_acc])

在上述代码中，我们定义了一个名为PrintValAccuracy的回调函数类，它继承自Keras的Callback类，并重写了on_epoch_end方法。在每个时期结束时，该方法会被调用，并且可以通过logs参数获取到当前时期的各项指标，其中包括验证精度val_accuracy。我们通过print语句将验证精度打印到控制台。

在训练模型时，我们将回调函数print_val_acc传递给fit方法的callbacks参数，这样在每个时期结束时，验证精度就会被打印到控制台。

这种打印验证精度的方式可以帮助我们实时监控模型的性能，并根据需要进行调整和优化。

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