Numpy 在Keras度量之间共享操作结果

我有一个（时间昂贵的）操作，多个指标有共同点。在度量之间共享操作结果的最佳方法是什么，以避免每次重新计算的开销？

您应该创建一个特殊的类来覆盖

tf.keras.callback.callback（）

（从而实现您自己的回调类），并通过覆盖\u end（）上的方法

来计算所需的度量

然后，您可以计算一些度量，比如在验证集上，因此您可以手动确保，如果您计算例如

TP+FP

，您确实可以使用此总和来计算精度（

TP/（TP+FP）

），而不是重新计算精度

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手动执行此操作可确保不会进行额外/多余的计算。

感谢您的快速回复。我是否必须将验证集传递给回调才能获取指标，或者回调是否可以访问提供的数据集to.fit（）？是的，Ramon。请看我在这里的回答：。如果它解决了您的问题，请接受我的答案作为解决问题（按我答案下方的绿色勾号）。