Callback API

# windos 2024-05-05 09:12 0 43 来源：云博客

Callback API

用于跟踪epoch期间各种状态的回调函数。主要有6个类：

1. mxnet.callback.module_checkpoint(mod, prefix, period=1, save_optimizer_states=False)

[source]

参数：

mod：BaseModule的子类。需要做checkpoint的module
prefix：字符串，该checkpoint文件的前缀
period：在做checkpoint之前需要等多少个epoch，默认为1
save_optimizer_states：布尔型，表明是否保存优化器状态用于继续训练

callback：callback函数，可被作为iter_end_callback参数传递到fit函数里。

2. mxnet.callback.do_checkpoint(prefix, period=1)

这个callback函数用于每隔几个epoch来保存以下模型checkpoint，每个checkpoint由几个binary files组成：一个模型描述文件和一个参数（权重和偏置）文件。模型描述文件名字为prefix-symbol.json，参数文件名字为prefix-epoch_number.params

参数：

prefix：同上
period：整型，可选。几个epoch来保存一次。默认为1

callback：一个callback函数，可被作为epoch_end_callback参数传递到fit函数里。

>>> module.fit(iterator, num_epoch=n_epoch,... epoch_end_callback = mx.callback.do_checkpoint("mymodel", 1))
Start training with [cpu(0)]Epoch[0] Resetting Data IteratorEpoch[0] Time cost=0.100Saved checkpoint to "mymodel-0001.params"Epoch[1] Resetting Data IteratorEpoch[1] Time cost=0.060Saved checkpoint to "mymodel-0002.params"

3. mxnet.callback.log_train_metric(period, auto_reset=False)

callback函数用于每隔几个周期记录训练打印结果

参数：

period：整型，打印多少个batch的训练结果
auto_reset：布尔型，每次打印后重置评估函数

callback：callback函数，可被作为iter_epoch_callback参数传递到fit函数里。

4. class mxnet.callback.Speedometer(batch_size, frequent=50, auto_reset=True)

周期性的打印训练速度和评价指标

参数：

batch_size：整型
frequent：打印频率，默认每50个批量打印一次
auto_set：同上

例子：

>>> # Print training speed and evaluation metrics every ten batches. Batch size is one.>>> module.fit(iterator, num_epoch=n_epoch,... batch_end_callback=mx.callback.Speedometer(1, 10))
Epoch[0] Batch [10] Speed: 1910.41 samples/sec Train-accuracy=0.200000Epoch[0] Batch [20] Speed: 1764.83 samples/sec Train-accuracy=0.400000Epoch[0] Batch [30] Speed: 1740.59 samples/sec Train-accuracy=0.500000

5. class mxnet.callback.ProgressBar(total, length=80)

[source]

呈现一个进度条，表明每个epoch内批量的进度。

参数：

total：每个epoch中所有批量的数目
length：进度条的最大长度

例子：

>>> progress_bar = mx.callback.ProgressBar(total=2)>>> mod.fit(data, num_epoch=5, batch_end_callback=progress_bar)[========--------] 50.0%[================] 100.0%

6. class mxnet.callback.LogValidationMetricsCallback

打印出一个epoch之后的评估结果

整体的一个例子：train_mnist.py：用到了第2个和第4个类：

 model.fit(train, begin_epoch=args.load_epoch if args.load_epoch else 0, num_epoch=args.num_epochs, eval_data=val, eval_metric=eval_metrics, kvstore=kv, optimizer=args.optimizer, optimizer_params=optimizer_params, initializer=initializer, arg_params=arg_params, aux_params=aux_params, batch_end_callback=[mx.callback.Speedometer(args.batch_size, args.disp_batches)], # 每过多少个batch打印一下 epoch_end_callback=mx.callback.do_checkpoint(args.model_prefix , period=args.save_period), # 每过多少period保存模型 allow_missing=True, monitor=monitor)