[英]Write a custom callback metric and have it output to tensorboard
我有一個指標，需要從批次中計算出信息。 據我了解，在編寫自定義指標並將其直接傳遞給模型的編譯時，您需要將y_true, y_pred作為參數y_true, y_pred它們是基本事實和預測批次中的實例。 因此，您無權訪問該批次中的信息。
你可以寫一個自定義回調創造盡可能說明這個指標在這里 （在答案沒有實現），但正如我在看到這個實現 ，你將不得不處理“手動”的指標（即不tensorboard）。 我也看了看這個實現自定義Tensorboard回調，但它是在這個意義上，它是不是真的，你每批次計算，而是一條曲線，在這里與來自tensorboard一個現成的，現成的工具，一個標有一點不同。
簡而言之，我想做的是：編寫一個基於張量板的自定義回調，以使用批處理級別的信息來計算多個標量度量。
您可以編寫自定義回調並使用tf.summary.scalar
如何將自定義指標的值從自定義回調附加到我需要在張量板中使用的“日志”？
[英]How do I append values of a custom metric from a custom Callback to “logs” which I need to use in tensorboard?
Tensorboard 未顯示最后一個訓練模型的自定義指標
[英]Tensorboard not showing the custom metric for the last trained model
Tensorflow 2 ModelCheckpoint 回調與多類召回自定義指標
[英]Tensorflow 2 ModelCheckpoint callback with multiclass recall custom metric
警告：tensorflow:`write_grads` 將在 TensorFlow 2.0 中忽略`TensorBoard` 回調
[英]WARNING:tensorflow:`write_grads` will be ignored in TensorFlow 2.0 for the `TensorBoard` Callback
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