TensorFlow Keras高层接口：Metrics监控与快捷训练详解

1.Metrics

Keras中的metrics模块主要用于对训练数据进行记录与跟踪。当数据集规模庞大，且需要在训练中途实时查看模型表现时，该接口尤为实用。具体操作步骤如下：

①创建Meter

利用metrics提供的接口，初始化创建一个Meter实例。

②更新数据

在代码执行到获取所需数据的节点时，调用update_state方法以更新数据。需注意，不同指标方法对传入参数的要求各不相同。

③获取数据

可在特定节点或状态下，读取当前Meter所存储的数据值。

④重置状态

当一个阶段的数据记录与查看结束后，使用reset_states方法重置Meter，以便开始下一阶段的记录。

2.快捷训练

模型生成后，可通过调用compile、fit、evaluate和predict等接口实现便捷训练。

①compile

在此方法中可指定优化器及其学习率（lr）、损失函数、准确率等配置。

②fit

完成compile配置后，直接调用fit方法，传入训练数据并指定训练轮数（epoch）即可。

仅需上述两步即可完成训练。训练过程中会返回多项基本信息，包括训练周期、数据量、总耗时、每步耗时以及每个周期结束后的损失值等。

在fit方法中，还可设置validation_data=test_data与validation_freq=2，即每循环训练2次便进行一次测试，并打印测试分数。如示例所示，若测试分数未随训练提升，可能表明模型已过拟合。

③evaluate

调用该方法后，将在训练结束后执行测试，并打印测试结果。

④predict

此功能等同于直接调用network(x)，旨在完成前向传播过程。

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