Python TensorFlow Keras在测试开始时的自定义回调'；我不能凌驾于自己之上

我正在尝试创建一个自定义回调，当我调用model.fit（…）时，它会在培训和验证部分的开始和结束时激活

培训部分（on_train_begin/on_train_end）工作得非常好，但是测试部分（on_test_begin/on_test_end）没有被调用。在PyCharm中，它甚至没有显示已经存在的方法。对于火车，我在左边看到了超越标志，但对于测试车没有

如何创建将在验证期间激活的自定义回调？我使用的是TensorFlow1.13（不确定这是否会改变什么）

我想这样做是为了能够记录培训的执行时间和验证的执行时间

我遵循TensorFlow官方网站的指示：

我还在官方网站上找到了“测试开始”和“测试结束”的方法：

类时间历史（tf.keras.callbacks.Callback）：
测试开始时的def（slef，日志=无）：
打印（'测试开始'）
测试结束时的def（自身，日志=无）：
打印（'测试结束'）
列车上的def开始（自身，日志=无）：
打印（“培训开始”）
列车端def（自身，日志=无）：
打印（‘培训结束’）
def CreationModelLP（nbHiddenLayers、nbPerceptrons、nbEpochs、learningRate、myBatchSize、currentFold）：
model=tf.keras.models.Sequential（）
#输入层
model.add（tf.keras.layers.Flatten（input_shape=（76，））
#隐藏层
对于范围内的i（nbHiddenLayers）：
添加（tf.keras.layers.Dense（nbPerceptrons，activation=tf.nn.relu））
#输出层
添加（tf.keras.layers.Dense（2，activation=tf.nn.softmax））
compile（优化器=tf.keras.optimizers.Adam（lr=learningRate），
损失=“稀疏”\u分类”\u交叉熵'，
指标=[‘准确度’]）
#模型夹带
timeHistory=timeHistory（）
historire=model.fit（向量序列[currentFold]，类型序列[currentFold]，批次大小=myBatchSize，epochs=nbEpochs，
回调=[tensorboard，timeHistory]，验证\u数据=（vectPrimTest[currentFold]，typeTest[currentFold]））

我希望在验证开始时调用\u test\u begin上的方法和\u test\u end上的方法

---

谢谢

tensorflow 1.14+中添加了测试上的方法

，

和预测上的方法

。确保您拥有tensorflow 1.14或tensorflow 2，以便能够使用它们。
我按照您的建议升级到tensorflow 1.14，并且效果良好。我使用的是1.13.1，因为这是conda上可用的最新版本。为了安装1.14，我使用了
pip install tensorflow==1.14