TensorFlow Keras自定义回调on_test_begin不会重写自身

TensorFlow Keras是一个流行的深度学习框架，它提供了丰富的功能和工具来构建和训练神经网络模型。Keras中的回调函数是一种强大的工具，可以在训练过程中的不同阶段执行特定的操作。

在Keras中，自定义回调函数是通过继承keras.callbacks.Callback类来实现的。要重写on_test_begin方法，可以创建一个新的类，并在其中定义该方法。on_test_begin方法在每次开始测试模型时被调用。

下面是一个示例代码，展示了如何自定义回调函数并重写on_test_begin方法：

from tensorflow import keras

class CustomCallback(keras.callbacks.Callback):
    def on_test_begin(self, logs=None):
        # 在每次开始测试模型时执行的操作
        # 可以在这里添加自定义的逻辑
        print("Testing begins...")

# 创建模型和数据
model = keras.Sequential([...])
x_train, y_train = [...]
x_test, y_test = [...]

# 编译和训练模型
model.compile(...)
model.fit(x_train, y_train, ...)

# 测试模型
model.evaluate(x_test, y_test, callbacks=[CustomCallback()])

在上述示例中，我们创建了一个名为CustomCallback的自定义回调函数类，并在其中重写了on_test_begin方法。在这个方法中，我们可以添加任何我们想要执行的自定义操作。在测试模型时，我们将这个自定义回调函数传递给evaluate方法的callbacks参数，以便在每次开始测试时调用on_test_begin方法。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求来扩展和修改自定义回调函数的功能。

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