是否有Keras回调在每N步或每N批之后对验证数据运行评估？

是的，Keras提供了回调函数来在每N步或每N批之后对验证数据进行评估。回调函数是Keras中的一种机制，可以在训练过程中的特定时间点执行特定的操作。

在这个问题中，您可以使用Keras的ModelCheckpoint回调函数来实现对验证数据的评估。ModelCheckpoint回调函数可以在每个训练步骤或每个训练批次之后保存模型的权重，并且可以通过设置save_best_only=True参数来仅保存在验证集上性能最好的模型。

以下是一个示例代码，展示了如何使用ModelCheckpoint回调函数在每N步或每N批之后对验证数据进行评估：

from keras.callbacks import ModelCheckpoint

# 创建一个ModelCheckpoint回调函数
checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='val_loss', save_best_only=True, mode='min', period=N)

# 在模型训练过程中使用回调函数
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[checkpoint])

在上面的代码中，filepath参数指定了保存模型权重的路径，monitor参数指定了要监测的指标（例如验证集上的损失），save_best_only=True参数确保只保存在验证集上性能最好的模型，mode='min'参数表示我们希望监测的指标越小越好，period=N参数表示每N步或每N批之后执行一次评估。

推荐的腾讯云相关产品是腾讯云AI智能服务，您可以通过以下链接了解更多信息：腾讯云AI智能服务