21、深入探索Keras：高级使用技巧

深入探索Keras：高级使用技巧

1. 自定义回调函数记录损失值

在训练过程中，有时我们需要详细记录每一批次的损失值，并将其可视化。以下是一个简单的自定义回调函数示例，它可以记录每一批次的损失值，并在每个epoch结束时绘制损失值的图表。

from matplotlib import pyplot as plt
import keras

class LossHistory(keras.callbacks.Callback):
    def on_train_begin(self, logs):
        self.per_batch_losses = []

    def on_batch_end(self, batch, logs):
        self.per_batch_losses.append(logs.get("loss"))

    def on_epoch_end(self, epoch, logs):
        plt.clf()
        plt.plot(range(len(self.per_batch_losses)), self.per_batch_losses,
                 label="Training loss for each batch")
        plt.xlabel(f"Batch (epoch {epoch})")
        plt.ylabel("Loss")
        plt.legend()
        plt.savefig(f"plot_at_epoch_{epoch}")
        self.per_b