无法执行使用 tensorflow 创建的回调函数

Question

作为 TF 2.0 教程的一部分，我尝试了 TensorFlow 中的回调函数，该函数使模型能够在达到特定准确度或损失值时停止训练。此Colab 中提供的示例工作正常。我尝试使用 pycharm（使用 tf gpu conda env）在本地运行一个类似的示例，但回调函数根本没有执行并一直运行到最后一个时期。没有任何错误，代码看起来一样。

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from matplotlib import pyplot as plt
from tensorflow.keras.callbacks import Callback


class MyCallback(Callback):
    def on_epochs_end(self, epoch, logs={}):
        if(logs.get('accuracy') > 0.9):
            print("\n Training stopping now. accuracy reached 90 !")
            self.model.stop_training = True


callback = MyCallback()

# Input data
(training_data, training_labels), (testing_data, testing_labels) = fashion_mnist.load_data()
training_data = training_data / 255.0
testing_data = testing_data / 255.0
plt.imshow(training_data[0], cmap='gray')

# Network
model = Sequential([
    Flatten(input_shape=(28, 28)),
    Dense(units=128, activation='relu'),
    Dense(units=10, activation='softmax')])

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(training_data, training_labels, epochs=25, callbacks=[callback])

我指的是一些解决方案的不同示例，我遇到了诸如
之类的陈述 - activation='relu'
- activation=tf.nn.relu
- activation=tf.keras.activation.relu

哪个是正确的使用？错误是由于不正确的导入引起的吗？

如果有人可以提供一些提示，那将很有帮助。

Answer 1

错误是由于您的回调类中的拼写错误造成的。在on_epoch_end 函数的定义中，您的拼写错误为on_epochs_end。除此之外一切都是正确的。

class MyCallback(Callback):
 #def on_epochs_end(self, epoch, logs={}): # should be epoch (not epochs)
  def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
    if(logs.get('accuracy') > 0.9):
      print("\n Training stopping now. accuracy reached 90 !")
      self.model.stop_training = True

完整代码为here供您参考。