Метод on_test_begin класса Callback

Метод on_test_begin класса Callback вызывается в начале процесса тестирования модели. Он позволяет выполнить произвольные действия перед началом оценки модели на тестовых данных. Метод принимает один параметр - logs, который представляет собой словарь с информацией о текущем состоянии тестирования. По умолчанию метод не выполняет никаких действий, но его можно переопределить в собственном классе колбэка.

Синтаксис

class MyCallback(tf.keras.callbacks.Callback):
	def on_test_begin(self, logs=None):
		# логика метода

Пример

Давайте создадим простой колбэк, который выводит сообщение в начале тестирования модели:

import tensorflow as tf

tf.random.set_seed(0)

class TestBeginCallback(tf.keras.callbacks.Callback):
	def on_test_begin(self, logs=None):
		print("Testing started")

model = tf.keras.Sequential([
	tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=(1,))
])

model.compile(optimizer='sgd', loss='mse')

x = tf.constant([[1.0], [2.0], [3.0], [4.0]])
y = tf.constant([[2.0], [4.0], [6.0], [8.0]])

callback = TestBeginCallback()
model.evaluate(x, y, callbacks=[callback], verbose=0)

Результат выполнения кода:

"Testing started"

Пример

Давайте создадим колбэк, который сохраняет время начала тестирования в атрибут:

import tensorflow as tf
import time

tf.random.set_seed(0)

class TimeTestCallback(tf.keras.callbacks.Callback):
	def on_test_begin(self, logs=None):
		self.test_start_time = time.time()
		print("Test start time saved")
	
	def on_test_end(self, logs=None):
		elapsed = time.time() - self.test_start_time
		print(f"Testing took {elapsed:.4f} seconds")

model = tf.keras.Sequential([
	tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=(1,))
])

model.compile(optimizer='sgd', loss='mse')

x = tf.constant([[1.0], [2.0], [3.0], [4.0]])
y = tf.constant([[2.0], [4.0], [6.0], [8.0]])

callback = TimeTestCallback()
model.evaluate(x, y, callbacks=[callback], verbose=0)

Результат выполнения кода:

"Test start time saved"
"Testing took 0.0123 seconds"

Смотрите также

класс Callback,
который представляет базовый класс для создания колбэков
метод on_test_end,
который вызывается в конце тестирования модели
метод on_train_begin,
который вызывается в начале обучения модели
метод on_predict_begin,
который вызывается в начале предсказания модели