自定义回调函数在TensorFlow中的应用

在TensorFlow中，回调函数（callbacks）是一种强大的工具，能够帮助我们对训练过程进行控制和监控。TensorFlow提供了一些内置的回调函数，如EarlyStopping、ModelCheckpoint等，但有时我们需要根据自己的需求来定义特定的回调函数。本文将介绍如何自定义回调函数并展示一些实际应用案例。

1. 回调函数的基本原理

回调函数在TensorFlow中起到监控和控制训练过程的作用。当我们训练一个模型时，可以将回调函数传递给fit()方法，以便在每个训练轮次或每个批次结束后执行相应的操作。

回调函数被设计为可编程的，因此我们可以根据自己的需求来定义新的回调函数。自定义回调函数通常需要继承tf.keras.callbacks.Callback类，并重写其中的方法以实现特定的功能。

2. 自定义回调函数示例

下面我们通过一个简单的示例来演示如何自定义回调函数。假设我们想在每个训练轮次结束后打印出损失值和准确率。首先，我们需要定义一个自定义回调函数类，如下所示：

class CustomCallback