model.fit()会在每个时期后重置度量吗？如何手动重置指标？

在深度学习中，model.fit()是一个用于训练模型的函数。它会在每个时期（epoch）结束后重置度量（metrics）。

度量是用来衡量模型性能的指标，比如准确率（accuracy）、损失（loss）等。在每个时期结束后，模型会根据训练数据的表现更新这些度量。重置度量意味着将这些度量的值重新设置为初始值，以便在下一个时期中重新计算。

如果需要手动重置指标，可以使用以下方法：

创建一个自定义的度量函数，并在每个时期结束后调用该函数来重置指标。例如，可以定义一个名为reset_metrics的函数，其中包含需要重置的度量，并在每个时期结束后调用该函数。

def reset_metrics():
    # 重置度量
    metric1.reset_states()
    metric2.reset_states()
    ...

# 在每个时期结束后调用reset_metrics函数
model.fit(..., callbacks=[tf.keras.callbacks.LambdaCallback(on_epoch_end=lambda epoch, logs: reset_metrics())])

使用回调函数（Callback）来重置指标。回调函数是在训练过程中的特定时间点被调用的函数。可以使用tf.keras.callbacks.Callback类的方法来重置指标。例如，可以使用on_epoch_end方法在每个时期结束后重置指标。

class ResetMetricsCallback(tf.keras.callbacks.Callback):
    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        # 重置度量
        self.model.reset_metrics()

# 在model.fit()中使用ResetMetricsCallback回调函数
model.fit(..., callbacks=[ResetMetricsCallback()])

通过以上两种方法，可以手动重置指标，以便在每个时期中重新计算和更新度量。这样可以确保度量的准确性和一致性。